使用matlab对图像进行锐化有多种方法 例如 IM = imsharpen（old_image，＆＃39;半径＆＃39;，2，＆＃39;量＆＃39;，1）; IM = imfilter（old_image，fspecial（＆＃39;反锐化＆＃39;））; imshow（IM） 如何撤消此操作（锐化）并返回原始图像??
答案 0 :(得分：2)
通常，您无法撤消过滤器的效果。过滤，甚至锐化过滤器，组合邻域中的值，减少信息。
对于一小类线性滤波器，那些不会将任何频率置零的滤波器，可以在一定程度上反转操作。这要求不发生削波。也就是说，过滤器的结果保存为浮点值而不是uint8或类似值。然后，反转操作涉及在频域中乘以滤波器的逐点逆。线性滤波器内核 h 会对图像 f 进行卷积，这意味着它们在频域中相乘，大致为：g = ifftn(fftn(f).*fftn(h))。然后是f = ifftn(fftn(g)./fftn(h))。
我粗略地说，因为上面要求填充h大小为f。
注意，fftn(h)为0时，除法产生NaN（因为你做0/0），而不是 f 的原始值。这为您可以“撤消”的过滤器类别设置了一个强大的限制。此外，如果滤波的图像添加了噪声（这可能除了纯粹的理论情况之外），那么噪声将在滤波器具有小值的频率处被放大。基本上，即使是少量的噪音也会使这一过程失败。
Wiener filter使用regularización执行上述操作，因此噪音和接近零滤波器值不会导致您的答案无效。对于不适定的逆变换，存在更复杂的迭代求解器，但这是一个很大的主题。与Wiener一起开始搜索，你最终也会发现它们。
另一方面，如果您正在寻找相反的过滤器 - 平滑 - 请查看imgaussfilt的示例。