我正在寻找一个掩码Butterworth高通滤波器的C ++实现。
我有一个已被屏蔽的图像，我想应用一个Butterworth高通滤波器，而不会在图像被遮挡的情况下产生边缘效应。
目前我正在使用vtk过滤我的图像。
欢迎提出任何建议:)
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你可以用两个概念来做到这一点：
可以使用低通滤波器和一些平凡的算法来获得高通滤波器。例如（在这里使用通用语法，您没有标记任何特定语言）：
img = ... (you input image)
lowpass = smooth(img)
highpass = img - lowpass
未经请求的建议：
我没有看到使用巴特沃斯滤波器的重点。如果你只限于因果滤波器（如在电子电路中实时处理信号），这是一个很棒的设计，但对于图像来说这是一个毫无意义的约束。使用Gaussian filter。
当您面对不确定或不完整的数据时（如屏蔽图像的情况：被屏蔽的像素被视为未知值），则归一化卷积是可行的方法。
归一化卷积通常如下实现。在这里，我们将mask视为掩码图像，其中值为1，其中数据是已知的，值为0而不是掩码（掩码中的区域为0）：
out = filter(mask * img) / filter(img)
这里，filter是任何线性滤波器（卷积），例如上面讨论的高斯平滑或高通滤波器。
out将屏蔽区域内的信息。此信息是从已知数据推断出来的，但您可能不想相信这些信息。然后，您可以再次屏蔽out，以确保您不会使用这些值：
out = out * mask
请注意，乘以掩码意味着屏蔽的像素乘以0，导致0输出，其他值乘以1，因此不受影响。