边缘模糊是机器视觉常见的质量问题，由此造成图像轮廓不清晰，线条不鲜明，使图像特征提取、识别和理解难以进行。增强机器视觉轮廓和线条使图像边缘变得清晰方式称为图像锐化。常见机器视觉锐化有：梯度法、空域高通滤波法、微分法三种方法。

第一 梯度法

最简单的方法是令（x，y）点锐化后图像函数g（x，y）值等于原始图像f（x，y）在该点的梯度值，进而使视觉图像轮廓明显。

第二 高通滤波法

机器视觉边缘与高频分量相对应，高通滤波器让高频分量畅通无阻，而对低频分量则充分滤波限制，从而达到锐化效果。

第三 微分法

微分法有：一阶微分处理，这种方法一般对灰度阶梯有较强的响应，会产生较宽的边缘。二阶微分处理对细节有较强响应，如细线和孤立点，对灰度阶梯变化产生双响应。在机器视觉中灰度值变化相似时，对线相应比对阶梯强，且点比线响应强。总的来说二阶微分处理比一阶微分好一些，因为前者的细节的处理能力更好。

金章科技的研发的AI视觉算法中，大量采用自研锐化增强算法，对图形进行锐化、融合处理。在实际视觉应用中取得较好效果。