如何根据局部信息推测基恩士Removing BackGround Information算法的具体实现细节？

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最近从一个朋友那里看到一些基恩斯的经济资料，原本是想看看那个比较有个性的、平滑滤波器（英文名Shading Correction Filter，翻译过来有点搞笑）的内容，没想到还真有点用。

最近从一个朋友那里看到了一些基恩士的资料，本来是想看下那个比较有特色的浓淡补正滤波器的（英文名字叫Shading Correction Filter,翻译过来的意思有点搞笑），不过确鬼使神差的利用现有的简单函数实现了一个简易高效的去除纹理背景的算法。

最近从一个朋友那里看到了一些基恩士的资料，本来是想看下那个比较有特色的浓淡补正滤波器的（因为名字叫Shading Correction Filter,翻译过来的意思有点搞笑），不过看到起相关文档的附近有一个也比价有意思的功能，如下面的截图所示：

　　左侧有个叫Removing BackGround Information的算法，看测试图片，他能够把背景的纹理去除，然后只留下一些细小的线条特征。在我的已经实现的算法里，也确实有一个菜单叫做 Remove BackGruond，尝试利用那个算法对这个图像进行处理，可以得到如下所示图像：

　　结果也相当不错。

在基恩士里这个功能的结果大概如下图所示：

　　他把这个功能的名字翻译为实时差分，感觉有点无语。