先来看年过个算子的原型：
gray_range_rect( Image : ImageResult : MaskHeight, MaskWidth: )
函数作用：
决定某个方形区域内的灰度值，计算方形区域内的最大最小灰度的差（最大-最小），并体现到每个图像点上。如果MaskHeight和MaskWidth是偶数，它们被变为靠近的小的奇数值，图像边缘的灰度值是呈镜像出现的。
参数列表：
Image（in）：被计算灰度值的图像
ImageResult（out）：包含灰度值的图像
MaskHeight（in）：滤波器掩模的高度
MaskWidth（in）：滤波器掩模的宽度
可能替代项
gray_dilation_rect, gray_erosion_rect, sub_image
估计你看完介绍后一头雾水吧？
勇哥在一些检测缺陷的例子里面经常看到这个算子，在当中起的作用非常有用。
它的作用居然是能突出缺陷，很小的缺陷能随着你的MaskHeight, MaskWidth的值增大而增大。
sigma1:=1 sigma2:=225 gen_gauss_filter(GaussFilter1, sigma1, sigma1, 0, 'none', 'rft', Width, Height) gen_gauss_filter(GaussFilter2, sigma2, sigma2, 0, 'none', 'rft', Width, Height) sub_image(GaussFilter1, GaussFilter2, ImageFilter, 1, 0) rft_generic (GrayImage, ImageFFT, 'to_freq', 'none', 'complex', Width) convol_fft (ImageFFT, ImageFilter, ImageConvol) rft_generic (ImageConvol, ImageFiltered, 'from_freq', 'n', 'real', Width) gray_range_rect(ImageFiltered, ImageResult, 5, 5) min_max_gray(ImageResult, ImageResult, 0, Min, Max, Range)
MaskHeight, MaskWidth（5,5）
MaskHeight, MaskWidth（10,10）
MaskHeight, MaskWidth（20,20）
而没有应用这个gray_range_rect算子前的图像是这样的：
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作者：hackpig
来源：www.skcircle.com
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