这篇博客介绍了矩阵的掩模操作，即通过卷积核来改变图像中每个像素的值，达到图像处理的效果。文章重点讲解了如何利用特定的掩模矩阵实现图像的锐化，从数学角度解释了这一过程，并提供了实现锐化的代码示例。
矩阵的掩模操作（通常也叫做卷积操作）非常简单。本文的中心思想是基于掩模矩阵（也称为内核或者卷积核）重新计算图像每个像素的值。此掩模矩阵（卷积核）的值定义了当前像素和相邻像素对新像素值进行影响的值。From a mathematical point of view we make a weighted average, with our specified values.(从数学的角度来看，基于掩模矩阵指定的值进行mask操作后再进行加权平均)。具体（实现锐化效果的）描述如下：
第一个是公式的形式; 第二个是基于掩模矩阵的版本。两个等价。
I(i,j)=5∗I(i,j)−[I(i−1,j
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