一、锐化
锐化的算法很简单，就是比较相邻的几个像素，把当前像素加上和周围的像素的差就可以了。这里我给出一个示例：
A B C D
E F G H
I J K L
M N O P
假设有一个图片，4*4，共16个像素，分别用A－－L来代表。我们先观察这个图片，只有中间的F,G,J,K这四个像素的“邻居”是全的。
为了简便起见，我们只处理这4个像素，因为在实际的图片中由于图片的大小都很多像素组成，所以周围的一圈像素不做处理不会影响到最终的效果。
先计算差值:
Delta= F - (A B C E G I J K) / 8
(A B C E G I J K) / 8就是F周围的像素的平均值，
将这个平均值乘以一个系数再加到F上，就得到了一个新的F值：
F=F Delta * Alpha
这个系数Alpha就是锐化度，改变这个系数就能得到不同的锐化效果。不过一般都是取得比较小的，如：0.3
于是，我们只要使用两个循环来遍历整个图片的像素值（去除边界）就能得到一个锐化的效果了。
但是大家或许会发现在处理后面几个点的时候，前面的点的值已经不是原来的值了，比如处理G的时候，需要用到F的值，而F则已经被改变，并且F的改变又和G的值有关系，这样就会变成一种循环引用。为了避免整个问题，这里给出一个改良的方法：
A B C D
E F G H
I J K L
M N O P
我们从A点开始做，将差值计算方法改成:
Delta= A - (B E F) / 3
F=F Delta * Alpha
按照从左到右，从上到下的顺序来扫描所有像素，这时在计算中就不会遇到已经被处理过的像素了，并且因为减少了参与运算的像素，整个处理过程也得以加快。
按照我们在《 VB图像处理之像素的获取和输出 》中已经得到的像素数组。我们可以这样写：
Public Sub Sharp(Optional ByVal SharpDgree As Single = 0.3)
Dim X As Long
Dim Y As Long
Dim Ix As Long
Dim Iy As Long
Dim Diff As Long
Dim Diff1 As Long
Dim Div1 As Single
Dim Div2 As Single
Dim Max As Long
On Error GoTo ErrLine
Max = 255
Done = False
TimeFilter = timeGetTime
TemplateSize = 1
Sensitivity = Sensitivity * 9
Div1 = 1 SharpDgree
Div2 = -SharpDgree / 3
For X = 0 To OutPutWid - 1
For Y = 0 To OutPutHei -1
RR = ColOut(0, X, Y) * Div1
GG = ColOut(1, X, Y) * Div1
BB = ColOut(2, X, Y) * Div1
Ix = X 1
Iy = Y 1
R = ColOut(0, Ix, Iy)
R = R ColOut(0, X, Iy) ColOut(0, Ix, Y)
G = ColOut(1, Ix, Iy)
G = G ColOut(1, X, Iy) ColOut(1, Ix, Y)
B = ColOut(2, Ix, Iy)
B = B ColOut(2, X, Iy) ColOut(2, Ix, Y)
R = R * Div2
G = G * Div2
B = B * Div2
RR = RR R
GG = GG G
BB = BB B
If RR < 0 Then RR = 0
If RR > Max Then RR = Max
If GG < 0 Then GG = 0
If GG > Max Then GG = Max
If BB < 0 Then BB = 0
If BB > Max Then BB = Max
ColOut(0, X, Y) = RR
ColOut(1, X, Y) = GG
ColOut(2, X, Y) = BB
Next
Next
Done = True
TimeFilter = timeGetTime - TimeFilter
Exit Sub
ErrLine:
Done = True
MsgBox Err.Description
End Sub
因为在计算新的像素的过程中会出现新的值大于255或小于0的情况，因此必须在计算完成后判断。
所用到的全局变量：
Public TimeFilter As Long '用于记录滤镜处理所花费的时间
Dim RR As Long '用于保存红色分量
Dim GG As Long '用于保存绿色分量
Dim BB As Long '用于保存蓝色分量
原图：
锐化效果：
二、柔化
柔化的算法和锐化相近似，不过作用正好相反，就是把当前点用周围几个点的平均值来代替。
A B C D
E F G H
I J K L
M N O P
计算方法：
F=(A B C E F G I J K) / 9
G=(B C D F G H J K L) / 9
...
...
具体的程序，我这里就不罗嗦了，大家只要把上面的程序小小改动一下就可以了。
原图：
柔化效果：
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