【摘 要】
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清晰度作为评价一幅图像质量好坏的重要指标之一，其反映的是图像中细节纹理和边缘区域的清晰程度。细节纹理和边缘越清晰，图像的层次感越强，给人视觉上的体验就越好。传统的反锐化掩膜算法是常用的清晰度增强算法，其通过勾边叠加方法，将图像的高频信号叠加到原始信号上，达到增强图像清晰度的效果。但其在提升清晰度的同时会放大图像中的噪声且部分边缘信息会被过度增强，不仅降低了图像的质量，还破坏了图像的自然度。为避免此
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清晰度作为评价一幅图像质量好坏的重要指标之一，其反映的是图像中细节纹理和边缘区域的清晰程度。细节纹理和边缘越清晰，图像的层次感越强，给人视觉上的体验就越好。传统的反锐化掩膜算法是常用的清晰度增强算法，其通过勾边叠加方法，将图像的高频信号叠加到原始信号上，达到增强图像清晰度的效果。但其在提升清晰度的同时会放大图像中的噪声且部分边缘信息会被过度增强，不仅降低了图像的质量，还破坏了图像的自然度。为避免此问题，本文提出一种自适应的反锐化掩膜清晰度增强算法。与传统的反锐化掩膜算法相比，本文算法增加了低中频信号以及噪声判断模块、锐化参数自适应模块以及过冲处理模块。实验证明，该算法可以有效地提升图像清晰度，且避免了噪声的放大以及过冲现象的发生。
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