3.滤波：图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。目的：1、消除图像中混入的噪声；2、为图像识别抽取出图像特。要求：1、不能损坏图像轮廓及边缘 ；2、图像视觉效果应当更好。
滤波和模糊的区别：拿高斯滤波来举例：滤波一般可以分为高通滤波和低通滤波，对于高斯低通滤波就会产生模糊效果，如果对于高斯高通滤波就会产生锐化的效果。所以通常是：高斯滤波就是指使用高斯函数进行滤波；高斯模糊就是指低通滤波。
高通：边缘增强、边缘提取 ；低通：钝化图像、去除噪音 ；带通：删除特定频率、增强中很少用。
3.1.线性滤波器：在图像处理中，对邻域中的像素的计算为线性运算时，如利用窗口函数进行平滑加权求和的运算，或者某种卷积运算，都可以称为线性滤波。常见的线性滤波有：均值滤波、高斯滤波、盒子滤波、拉普拉斯滤波等等，通常线性滤波器之间只是模版系数不同。
均值滤波（normalized box filter）：用其像素点周围像素的平均值代替元像素值，在滤除噪声的同时也会滤掉图像的边缘信息。在OpenCV中，可以使用boxFilter和blur函数进行均值滤波。均值滤波的核为
高斯滤波（Gaussian filter）：高斯滤波为最常用的滤波器，具有可分离性质，可以把二维高斯运算转换为一维高斯运算，其本质上为一个低通滤波器。在OpenCV中可通过函数GaussianBlur进行操作。
3.2. 非线性滤波：非线性滤波利用原始图像跟模版之间的一种逻辑关系得到结果，如最值滤波器，中值滤波器。比较常用的有中值滤波器和双边滤波器。
中值滤波（median filter）：中值滤波用测试像素周围邻域像素集中的中值代替原像素。中值滤波去除椒盐噪声和斑块噪声时，效果非常明显。在OpenCV中，可以使用函数medianBlur进行操作。
双边滤波（bilateral filter）：双边滤波在平滑图像时能够很好的保留边缘特性，但是其运算速度比较慢。在OpenCV中，可以使用函数bilateralFilter进行操作。
w(x,y)为加权系数，取决于定义域核和值域核的乘积。
滤波和模糊的区别：拿高斯滤波来举例：滤波一般可以分为高通滤波和低通滤波，对于高斯低通滤波就会产生模糊效果，如果对于高斯高通滤波就会产生锐化的效果。所以通常是：高斯滤波就是指使用高斯函数进行滤波；高斯模糊就是指低通滤波。
高通：边缘增强、边缘提取 ；低通：钝化图像、去除噪音 ；带通：删除特定频率、增强中很少用。