本文要寫的是tophat演算法，這個演算法屬於形態學變換，主要應用在解決當光照不均等條件引起的背景灰度不均問題（敲黑板，tophat是應用在灰度影象的，不是二值影象！）。tophat演算法本質是形態學變換中開閉運算的組合。開運算能消除灰度影象中較亮的細節，閉運算則能消除較暗的細節，（如果對應到座標系，亮對應波峰，暗對應波谷）。
whitetophat：原影象-開運算結果
blacktophat：閉運算結果-原影象
itk中提供的類名叫做：itkwhitetophatimagefilter；itkblacktophatimagefilter
使用方法：
typedef itk::binaryballstructuringelementsrtype;
srtype kernel;
kernel.setradius( 22 );
kernel.createstructuringelement();
//typedef itk::whitetophatimagefiltertophatfiltertype;
typedef itk::blacktophatimagefiltertophatfiltertype;
tophatfiltertype::pointer tophatfilter = tophatfiltertype::new();
tophatfilter->setinput( intput_data );
tophatfilter->setsafeborder( false);
tophatfilter->setkernel( kernel );
tophatfilter->update();
1.資料生成
template void
whitetophatimagefilter::generatedata()
這裡有個需要注意的點，在tophat中，需要預設模版，模版的尺寸會影響濾波的結果。模版應該比目標大一點，剛好能覆蓋過目標的細節。對應**中的itkbinaryballstructuringelement設定。實際上，這也是tophat演算法的優勢，可以靈活的設定模版來適應不同的情況。
感謝網友分享，下面的解釋很明朗，貼一下：
影象f 的頂帽變換h定義為影象f與影象f的開運算之差， 可表示為: h = f -(f*s)
有一次去莫干山玩，路上居然遇到乙隻狐狸，這可太稀奇了。心血來潮，我遠遠地衝它大喝一聲：「孽畜！還不快快現出原形？！」狐狸愣了一下，居然開口說話了：「這本來就是原形啊！」「媽呀有妖怪！」我大叫一聲，撒丫子就跑，狐狸嗷地一聲跟在我後面跑，邊跑邊叫：「哪兒，哪兒有妖怪啊？別丟下我！嚇死我了！」
參考文獻：
1.2.
3.
itk中的Cos變換
itk中有個類叫做itkcosimagefilter，是將影象中每個點做cos變換。可能大家現在還不知道有什麼用，那麼本文只談實現，不談應用場景。使用方法 typedef itk cosimagefilter imagetype,imagetype filtertype filtertype poi...
itk中的花式資料切割（二）
上篇切割的特徵是越切越小，這次換個不會變小的方法，當然不同的方法有利有弊，中間取捨，看實際情況。0.先構建乙個與原始資料同等大小的影象，這個是前提條件 略。不清楚的請轉 itk中的基本影象操作 一文 1.沿著z軸按照預設範圍切出方盒子 其實隨便xyz那一邊都一樣 imagetype sizetype...
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