空域滤波

首先空域滤波是空域图像增强的算法。空域滤波是对图像中的每个像素为中心的邻域进行一系列的计算，然后将得到的结果替代原来的像素值。分为线性滤波和非线性滤波。

一、线性滤波

线性平均滤波是一种最常用的线性空域滤波。线性平均滤波是一种低通滤波，小信号的低频部分通过，而阻止高频信号通过。而图像的边缘处于高频部分，因此线性滤波会造成图像边缘的模糊。通常采用imfilter()函数。不仅如此，其实对图像的滤波相当于对图像进行卷积运算，在MATLAB软件中可以采用conv2（）进行二维卷积计算。

也可以通过filter2（）进行二维线性数字滤波，可以采用函数fspecial()产生滤波器模板

二、非线性滤波

非线性滤波包括中值滤波、顺序滤波和自适应滤波滤波。

       中值滤波是一种保护边缘的非线性图像平滑的方法，在图像增强滤波中应用十分广泛。其中二维中值滤波用于图像的增强，中值滤波可应用于椒盐噪声的滤波，平滑效果优于均值滤波，在抑制噪声的同时还能保持边缘的清晰。medfilter2()

       顺序滤波，在中值滤波中，选取的是排序后的中值，而在ordfilter2（）滤波时可以通过模板来选择排序后的某个值作为输出。J=ordfilter2(I,median(1:m*n),[m,n])时相当于中值滤波。

      自适应滤波即wiener2()滤波。该函数根据图像的局部方差来调整滤波器的输出。当局部方差大时，滤波器的平滑效果相对较弱；当局部方差较小时，滤波器的平滑效果强

  

   顺便说一下，对于模糊的图像，通过锐化滤波器能够补偿图像的轮廓，让图像变得清晰。锐化滤波常用的算子有拉普拉斯算子等。拉普拉斯算子比较适合用于改善因为光线的漫反射造成的图像模糊