滤波器就是一个信号波形，从时域看是 幅度-时间 的曲线，从频域看是由多种不同频率成分的波形合成一个波形，滤波就是滤除不要的频率成分、保留需要的频率成分；高通滤波就是让高频成分通过，低通滤波就是让低频成分通过；
通常是用电路实现，用在各种电路中；
在图像处理中可用来消除图像的一些干扰点，实现一些需要的图像效果；这个时候是把图像看作一组二维数值，二维数组；
图像处理中的常用滤波器
图像常常被强度随机信号所污染．一些常见的噪声有椒盐（Salt & Pepper）噪声、脉冲噪声、高斯噪声等。椒盐噪声含有随机出现的黑白强度值，而脉冲噪声则只含有随机的白强度值（正脉冲噪声）或黑强度值（负脉冲噪声）。高斯噪声含有强度服从高斯或正态分布的噪声。
(1) 高斯低通滤波器
高斯滤波器是响应脉冲为高斯形状的滤波器，对于图像来说，高斯滤波器是利用高斯核的一个2维的卷积算子，用于图像模糊化（*滑，去除细节和噪声）。在matlab中可以利用函数w=fspecial('gaussian',[5 5],0.8)产生一个高斯核，在这个函数中，第二个参数是窗的大小，第三个参数高斯函数中的那个标准差。
(2) 均值滤波器
均值滤波器，就是像素的值用它窗内邻居的平均值来代替。w=fspecial('average',5)。主要应用于平滑噪声，但是跟上面的高斯滤波器比，它的平滑手段更粗暴些，邻域的值一律平等；
(3) 中值滤波器
中值滤波器就是用窗内的中间值代替该像素的值，也多用于减少噪声，特别对于椒盐噪声有很好的效果。中值滤波器在matlab里的实现与上面两个有些不同，它的用法是
g=medfilt2(f ,[r c])。
(4) 维纳滤波器
相对上面的四个滤波器维纳滤波器比较复杂一点，它经常用在复原信号上，因此也是图像去噪的方法之一，和高斯噪声和均值噪声一样，能起到平滑的效果，效果还会更好一点，因为它能估计这个像素最应该的值的是什么。
maltab已经实现了这个滤波器：g=wiener2(f,[r c])。
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