圖像濾波簡介
圖像濾波的方法主要分為兩大類：空間域方法和頻域方法。
空間域方法是以對圖像的像素直接進行處理為基礎，包括均值濾波、中值濾波、高斯濾波等；頻域方法則是以修改圖像在傅里葉變換空間的值為基礎的，包括高通濾波、低通濾波、同態濾波等。
1.空間域圖像濾波
圖像空間域處理是指處理構成圖像的每個像素，也就是直接對像素的值進行操作的過程。
基于空間的灰度圖像濾波主要是借助一個模板圖像對輸入圖像的一個鄰域進行處理。根據他的功能不同可分為兩大類：
（1）圖像平滑處理：做法是對圖像進行低通濾波，目的是模糊或消除圖像中的噪聲
（2）圖像銳化處理：做法是對圖像進行高通濾波，目的是增強被模糊的圖像細節信息
無論是平滑還是銳化，都是利用模板卷積運算實現的。步驟如下：
（1）將模板在圖像中滑動，并將模板中心與圖中某個像素位置重合
（2）將模板上的系數與模板下對應的圖像像素相乘
（3）將所有乘積相加
（4）將和賦值給圖中對應模板中心位置的像素作為輸出
2.均值濾波
均值濾波是一種線性平滑濾波。基本思想是用某像素鄰域幾個像素的平均值代替此像素原來的灰度值。
算子mean_image
由于圖像中的所有像素都參與均值計算，因此如果噪聲點很多