空间滤波是一种采用滤波处理的图像处理方法，目的是达到某种目的（让它更模糊或者让它更清晰）。 滤波是将信号中特定波段频率滤除的操作。 根据滤波频率的不同，空间滤波可以分为平滑滤波（加强低频信息）和锐化滤波（加强高频信息）。 在灰度图像中，低频成分指的是灰度变化小的区域，高频成分指的是灰度变化大的区域。 所以平滑滤波又叫低通滤波，锐化滤波又叫高通滤波。 滤波器分为线性滤波器和非线性滤波器。 线性平滑滤波器就是求一个邻域内像素的加权均值。 非线性平滑滤波器（统计排序滤波器）就是将滤波器区域像素的值进行各种排序，然后选择最大值、最小值、中值等填入中间的像素，所以这些平滑滤波器又叫最大值滤波器，最小值滤波器，中值滤波器，其中中值滤波器是使用最广泛的统计排序滤波器。 平滑滤波可以将图像模糊处理，即加强低频成分，减弱高频成分，而锐化滤波可以突出图像的细节，减弱低频成分，加强高频成分。 我们在做图像平滑的时候，通过减少相邻像素之间的灰度值的差异（比如平均处理），来达到平滑的效果。 那么为了达到锐化图像的目的，我们很自然地可以想到可以通过增大相邻像素之间灰度值的差异来实现。

关于该资源的详细描述，可参考本人博客： https://blog.csdn.net/qq_36584460/article/details/123928119

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使用Matlab实现图像处理的空间滤波 matlab源代码

由于红外图像预处理算法自身的复杂性，使得红外图像在DSP中的预处理时间较长。针对这一问题，提出一种基于FPGA的实时红外图像预处理方法。该方法采用了流水线技术来并行完成非均匀校正、空间滤波、直方图统计等多个红外图像预处理算法，对系统结构进行了改进和优化。经过实验测试验证，该方法合理可行，能够实时高效地完成红外图像预处理任务。与DSP图像预处理系统相比可以节约将近50％的处理时间。

数字图像处理（冈萨雷斯）第三章部分示例算法matlab仿真代码，含图片，可运行，仅供学习参考，不做其他应用。

从空间滤波器获得频域滤波器 当滤波器较小时，空间域要比频域更有效； Freqz2(h,R,C) h是一个空间滤波器.R是h的行数.C是h的列数.可显示三维透视图;