滤波是图像处理中常用的技术，可以锐化图像、模糊图像、去除噪声、增强图像等等。这里只讲空间滤波，频率域滤波将在以后讲。
空间滤波：简单来说，是用一个模板（3x3矩阵、5x5矩阵…一般为奇数）扣在图像上，用模板中每一个元素对扣住的范围中对应的像素进行数学操作，将产生的数值赋给模板中心点所对应。
分类：线形空间滤波、非线形空间滤波。
线性空间滤波：基于计算乘积和（线形操作）的滤波。例如New=a*g1+b*g2+c*g3+d*g4+e*g5，这是一个线形操作。
非线性空间滤波：基于某种机制进行滤波，如中值滤波，对模板范围内的图像像素选取中间值，赋予中心点对应的像素。
线性空间滤波
这里必须要理解两个概念：相关和卷积。这两个在具体运算上与前面所有的空间滤波相同。两个在运算上的不同点是，卷积在进行运算前将模板旋转180度（逆、顺时针均可以）。卷积和相关的具体概念容易把人讲糊涂，这里只讲具体应用，只需要知道怎么运算的即可。
运算过程：
相关：R5(中心像素)=R1G1 + R2G2 + R3G3 + R4G4 + R5G5 + R6G6 + R7G7 + R8G8 + R9G9
卷积（模板又称核，旋转180度):
R5(中心像素)=R1G9 + R2G8 + R3G7 + R4G6+ R5G5 + R6G4 + R7G3 + R8G2 + R9G1
MATLAB中提供了函数imfilter()进行滤波操作。
g=imfilter(f,w,'replicate')f是待处理的图像，w是滤波器，replicate指定通过复制图像边界外的值来扩展。MATLAB提供了函数fspecial()，生成各类二维线形滤波器，函数如下。
w=fspecial('type'parameters)type滤波器的类型，parameters，可选参数。
下面来运行一下，看看如何应用和效果。
f=imread('1.jpg');
imshow(f)，title('原图');
w=fspecial('average');%3x3(默认)均匀滤波器
f1=imfilter(f,w,'replicate');
figure,imshow(f1)，title('线性滤波直方图');
非线性空间滤波
非线性空间滤波：基于设计滤波器保卫的邻域内的像素的非线性操作，例如，令每一个中心点响应等于邻域内最大的像素值。
对于非线性空间滤波，由于其规则太多如：取最大值，最小值，中值或者定义一个非线性函数进行运算。这里只讲最著名、常用的中值滤波。
中值滤波常会用在去除噪声上，特别是椒盐噪声。具体应用如下
f=imread('1.jpg');
f=imnoise(f,'salt & pepper',0.2);
g=medfilt2(f);
g=medfilt2(f,'symmetric');
subplot(1,2,1);imshow(f);title('噪声污染');
subplot(1,2,2);imshow(g);title('中值滤波');