void UnsharpMask(const IplImage* src, IplImage* dst, float amount=80, float radius=5, uchar threshold=0, intcontrast=100)
{
     if(!src)return ;

     int imagewidth = src->width;
     int imageheight = src->height;
     int channel = src->nChannels;

     IplImage* blurimage = cvCreateImage(cvSize(imagewidth,imageheight), src->depth, channel);
     IplImage* DiffImage = cvCreateImage(cvSize(imagewidth,imageheight), 8, channel);

    //原图的高对比度图像
     IplImage* highcontrast = cvCreateImage(cvSize(imagewidth,imageheight), 8, channel);
     AdjustContrast(src, highcontrast, contrast);

    //原图的模糊图像
    cvSmooth(src, blurimage, CV_GAUSSIAN, radius);

    //原图与模糊图作差
    for (int y=0; y<imageheight; y++)
     {
         for (int x=0; x<imagewidth; x++)
         {
             CvScalar ori = cvGet2D(src, y, x);
            CvScalar blur = cvGet2D(blurimage, y, x);
             CvScalar val;
             val.val[0] = abs(ori.val[0] - blur.val[0]);
             val.val[1] = abs(ori.val[1] - blur.val[1]);
             val.val[2] = abs(ori.val[2] - blur.val[2]);

            cvSet2D(DiffImage, y, x, val);
         }
    }

    //锐化
    for (int y=0; y<imageheight; y++)
    {
         for (int x=0; x<imagewidth; x++)
         {
             CvScalar hc = cvGet2D(highcontrast, y, x);
             CvScalar diff = cvGet2D(DiffImage, y, x);
            CvScalar ori = cvGet2D(src, y, x);
            CvScalar val;

             for (int k=0; k<channel; k++)
             {
                if (diff.val[k] > threshold)
                 {
                     //最终图像 = 原始*(1-r) + 高对比*r
                     val.val[k] = ori.val[k] *(100-amount) + hc.val[k] *amount;
                    val.val[k] /= 100;
                }
                 else
                 {
                    val.val[k] = ori.val[k];
                }
             }
             cvSet2D(dst, y, x, val);
         }
     }
     cvReleaseImage(&blurimage);
     cvReleaseImage(&DiffImage);
}
//调整图像的对比度，contrast的范围[-255,255]
void AdjustContrast(const IplImage* src, IplImage* dst, int contrast)
{
     if (!src)return ;

     int imagewidth = src->width;
     int imageheight = src->height;
    int channel = src->nChannels;

     //求原图均值
    CvScalar mean = {0,0,0,0};
    for (int y=0; y<imageheight; y++)
     {
        for (int x=0; x<imagewidth; x++)
        {
            for (int k=0; k<channel; k++)
            {
                 CvScalar ori = cvGet2D(src, y, x);
                for (int k=0; k<channel; k++)
                 {
                    mean.val[k] += ori.val[k];
                }
            }
        }
     }
     for (int k=0; k<channel; k++)
     {
         mean.val[k] /= imagewidth * imageheight;
     }

    //调整对比度
     if (contrast <= -255)
    {
        //当增量等于-255时，是图像对比度的下端极限，此时，图像RGB各分量都等于阀值，图像呈全灰色，灰度图上只有1条线，即阀值灰度；
         for (int y=0; y<imageheight; y++)
         {
             for (int x=0; x<imagewidth; x++)
             {
                cvSet2D(dst, y, x, mean);
             }
         }
     } 
    else if(contrast > -255 &&  contrast <= 0)
     {
         //(1)nRGB = RGB + (RGB - Threshold) * Contrast / 255
         // 当增量大于-255且小于0时，直接用上面的公式计算图像像素各分量
         //公式中，nRGB表示调整后的R、G、B分量，RGB表示原图R、G、B分量，Threshold为给定的阀值，Contrast为处理过的对比度增量。
        for (int y=0; y<imageheight; y++)
         {
             for (int x=0; x<imagewidth; x++)
            {
                 CvScalar nRGB;
                 CvScalar ori = cvGet2D(src, y, x);
                for (int k=0; k<channel; k++)
                 {
                    nRGB.val[k] = ori.val[k] + (ori.val[k] - mean.val[k]) *contrast /255;
                 }
                 cvSet2D(dst, y, x, nRGB);
             }
        }
     }
     else if(contrast >0 && contrast <255)
     {
         //当增量大于0且小于255时，则先按下面公式(2)处理增量，然后再按上面公式(1)计算对比度：
         //(2)、nContrast = 255 * 255 / (255 - Contrast) - 255
         //公式中的nContrast为处理后的对比度增量，Contrast为给定的对比度增量。

        CvScalar nRGB;
         int nContrast = 255 *255 /(255 - contrast) - 255;

        for (int y=0; y<imageheight; y++)
        {
            for (int x=0; x<imagewidth; x++)
             {
                 CvScalar ori = cvGet2D(src, y, x);
                 for (int k=0; k<channel; k++)
                {
                     nRGB.val[k] = ori.val[k] + (ori.val[k] - mean.val[k]) *nContrast /255;
                 }
                cvSet2D(dst, y, x, nRGB);
             }
         }
     }
    else
     {
         //当增量等于 255时，是图像对比度的上端极限，实际等于设置图像阀值，图像由最多八种颜色组成，灰度图上最多8条线，
         //即红、黄、绿、青、蓝、紫及黑与白；
         for (int y=0; y<imageheight; y++)
         {
             for (int x=0; x<imagewidth; x++)
             {
                 CvScalar rgb;
                CvScalar ori = cvGet2D(src, y, x);
                 for (int k=0; k<channel; k++)
                {
                     if (ori.val[k] > mean.val[k])
                     {
                         rgb.val[k] = 255;
                    }
                     else
                     {
                         rgb.val[k] = 0;
                     }
                 }
                 cvSet2D(dst, y, x, rgb);
             }
         }
    }
}