视频传输过程中，由于压缩算法等因素，图像的细节可能被模糊或丢失。图像锐化(image sharpening)是一种可以增强图像的清晰度和细节的图像处理技术。其为了突出图像中物体边缘处的特征，会对边缘特征进行增强，因此也被称为边缘增强。

图像锐化的好处

提升图像清晰度：锐化处理可以突出视频中的细节，使图像看起来更清晰、更锐利。对于低分辨率或模糊的视频素材，这种效果尤其明显。

改善观看体验：清晰的图像可以提供更好的观看体验，尤其是在大屏幕上观看时。锐化处理后的视频细节更加丰富，视觉效果更加生动。

增强细节：锐化可以突出图像中的边缘和细节，使得物体轮廓更加明显。这在需要强调图像细节的场景中非常有用，例如医学影像、监控录像和技术视频等。

提高质量感：经过锐化处理的视频通常看起来质量更高，这可以增强观众对视频内容的专业性和可靠性的感知。

适应不同显示设备：视频锐化可以帮助视频在不同分辨率的显示设备上呈现更好的效果。即使在较高分辨率的显示器上观看，视频也能保持良好的细节表现。

适度的锐化可以使图片看起来更加清晰和真实，有助于提升观看体验。过弱的锐化则起不到足够好的增强效果，但是，过度的锐化往往会引起一些副作用，比如可能会导致图像看起来不自然，出现噪点和伪影。因此，在使用视频锐化技术时需要找到一个平衡点，以保证图像的自然性和清晰度。

常见的锐化算法有拉普拉斯算法、Sobel算法、Canny算法等。这些算法的实现方式不同，但都是通过增强图像边缘和细节来实现图像锐化的目的。

没有一种锐化算法和锐化参数是适合所有图像的，因此，需要根据图像的质量和类型选择最佳的锐化参数。