首先說一下圖像與濾波吧，圖像其實是一種波，可以用波的算法處理圖像，圖像本質上就是各種色彩波的疊加。聽到這句話以後其實我感覺确實挺有意思的，詳細解釋大家可以參考這篇文章，
點選進入閱讀 寫的确實非常好，很容易了解。色彩劇烈變化的地方，就是圖像的高頻區域；色彩穩定平滑的地方，就是低頻區域。那麼濾波我感覺也就是對色彩波的處理，過濾掉某些波，保留另一些波。然後就會被處理成那些不同的圖像。
圖像濾波既可以在實域進行，也可以在頻域進行。圖像濾波可以更改或者增強圖像。通過濾波，可以強調一些特征或者去除圖像中一些不需要的部分。
常見的幾種圖像處理的濾波器：
1.高斯濾波器
高斯濾波器是一種平滑線性濾波器，能夠有效的抑制噪聲，平滑圖像。使用高斯濾波器對圖像進行濾波，其效果是降低圖像灰階的“尖銳”變化，也就是使圖像“模糊”了。
2.均值濾波
均值濾波，是圖像進行中最常用的手段，從頻率域觀點來看均值濾波是一種低通濾波器，高頻信号将會去掉，是以可以幫助消除圖像尖銳噪聲，實作圖像平滑，模糊等功能。理想的均值濾波是用每個像素和它周圍像素計算出來的平均值替換圖像中每個像素。采樣Kernel資料通常是3X3的矩陣，如下圖所示：
藍色區域為中心像素，計算方法為九個像素點的值求平均值然後替代藍色區域的像素點的值即可。
3.中值濾波
中值濾波法是一種非線性平滑技術，它将每一像素點的灰階值設定為該點某鄰域視窗内的所有像素點灰階值的中值特别是消除椒鹽噪聲，中值濾波的效果要比
均值濾波更好。中值濾波是跟均值濾波唯一不同是，不是用均值來替換中心每個像素，而将周圍像素和中心像素排序以後，取中值，一個3X3大小的中值濾波如下：
以150為中心像素。然後對其與周圍像素進行一個像素值排列，順序為115.119.120.123.124.125.126.127.150
可以得到124為中間值，然後将其代替150即可。
4.最大最小值濾波
最大最小值濾波是一種比較保守的圖像處理手段，與中值濾波類似，首先要排序周圍像素和中心像素值，然後将中心像素值與最小和最大像素值比較，如果比最小值小，則替換中心像素為最小值，如果中心像素比最大值大，則替換中心像素為最大值。一個Kernel矩陣為3X3的最大最小值濾波如下：