空域滤波是空域图像增强的常用方法，对图像中每个像素为中心的邻域进行一系列的运算。然后将得到的结果替代原来的像素值。
线性空域滤波
线性平均滤波是一种低通滤波，信号的低频部分通过，高频部分通过，由于边缘处于高频部分，因此线性平均滤波后，会造成图像边缘模糊。
平滑滤波：imfilter()
>> I=imread('E:\persional\matlab\images\ad2.tif');
>> J = imnoise(I,'salt & pepper',0.2);%添加噪声
>> h = ones(3,3)/5;%建立模板
>> h(1,1) = 0;
>> h(1,3) = 0;
>> h(3,1) = 0;
>> h(1,3) = 0;
>> K = imfilter(J,h);%图像滤波
>> figure,
>> subplot(131),imshow(I);
>> subplot(132),imshow(J);
>> subplot(133),imshow(K);
平滑滤波：conv2()
>> I=imread('E:\persional\matlab\images\ba.tif');
>> I = im2double(I);
>> J = imnoise(I,'gaussian',0,0.01);
>> h = ones(3,3)/9;
>> K = conv2(J,h);%通过卷积进行滤波
>> figure,
>> subplot(131),imshow(I);
>> subplot(132),imshow(J);
>> subplot(133),imshow(K);
二维线性数字滤波：filter2()
>> I=imread('E:\persional\matlab\images\ba.tif');
>> I = im2double(I);
>> J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02);%添加噪声
>> h1 = fspecial('average',3);%3x3模板
>> h2 = fspecial('average',5);%5x5模板
>> K1 = filter2(h1,J);%滤波
>> K2 = filter2(h2,J);
>> figure,
>> subplot(131),imshow(J);
>> subplot(132),imshow(K1);
>> subplot(133),imshow(K2);
非线性空域滤波
非线性空域滤波主要包括中值滤波、顺序统计滤波和自适应滤波
二维中值滤波：medfilt2()
中值滤波可以去除图像中的椒盐噪声，平滑效果优于均值滤波，在抑制噪声的同时还能够保持图像的边缘清晰。
>> I=imread('E:\persional\matlab\images\ba.tif');
>> I = im2double(I);
>> J = imnoise(I,'salt & pepper',0.05);
>> K = medfilt2(J);
>> figure,
>> subplot(131),imshow(I);
>> subplot(132),imshow(J);
>> subplot(133),imshow(K);
自适应滤波：wiener2()
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，滤波器平滑效果弱，当局部方差小时，滤波器平滑效果强。
>> I=imread('E:\persional\matlab\images\ba.tif');
>> I = im2double(I);
>> J = imnoise(I,'gaussian',0,0.01);
>> K = wiener2(J,[5,5]);
>> figure,
>> subplot(131),imshow(I);
>> subplot(132),imshow(J);
>> subplot(133),imshow(K);
拉普拉斯算子对图像进行锐化滤波
>> I=imread('E:\persional\matlab\images\ba.tif');
>> I = im2double(I);
>> h = [0,1,0;1,-4,1;0,1,1];%拉普拉斯算子
>> J = conv2(I,h,'same');%卷积
>> K = I - J;
>> figure,
>> subplot(121),imshow(I);
>> subplot(122),imshow(K);
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