画像フィルタリング：イメージの詳細機能を維持する条件下で、雑音抑圧対象画像が、必須画像前処理操作であり、治療効果が良いか悪いかは、直接効果と信頼性のその後の画像処理や解析に影響を与えますセックス。
オブジェクトが存在する。このような記録装置として不完全な撮像システム、及び伝送媒体ので、デジタル画像をその上に形成され、記録処理が多くの場合、ノイズの混入された転送します。さらに、予想されるような画像ではない場合、入力画像は、ノイズの導入をもたらすプロセスのいくつかの態様の目的とします。二つの基本的な問題を考慮する必要があり効果的な雑音抑圧フィルタを構築する：効果的に標的とバックグラウンドノイズを除去することができ、同じ時間を、対象画像の形状を保護することができ、大きさ及び特定のジオメトリ及びトポロジ機能。
フィルターは、以下の種が含まれています。
BLUR、CONTOUR、DETAIL、EDGE_ENHANCE、EDGE_ENHANCE_MORE、EMBOSS、FIND_EDGES、滑らかでSMOOTH_MORE、シャープ（GaussianBlur、UnsharpMask、カーネル、RankFilter、MedianFilter、MinFilter、MaxFilter、ModeFilter）
元の参照として：
1.BLUR：ファジィフィルタ
from PIL import Image, ImageFilter
im = Image.open(r"linuxidc.com.png")
bluF = im.filter(ImageFilter.BLUR)
bluF.show()
レンダリング：
2.CONTOUR：輪郭フィルタ
from PIL import Image, ImageFilter
im = Image.open(r"linuxidc.com.png")
conF = im.filter(ImageFilter.CONTOUR)
conF.show()
レンダリング：
3.DETAIL：フィルタリングの詳細
from PIL import Image, ImageFilter
im = Image.open(r"linuxidc.com.png")
detF = im.filter(ImageFilter.DETAIL)
detF.show()
レンダリング：
4.EDGE_ENHANCE：ボーダー強調フィルタ
from PIL import Image, ImageFilter
im = Image.open(r"linuxidc.com.png")
eeF = im.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE)
eeF.show()
レンダリング：
5.EDGE_ENHANCE_MORE：エッジ強調フィルタ深度
from PIL import Image, ImageFilter
im = Image.open(r"linuxidc.com.png")
eemF = im.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE_MORE)
eemF.show()
レンダリング：
6.EMBOSS：救済フィルター
from PIL import Image, ImageFilter
im = Image.open(r"linuxidc.com.png")
embF = im.filter(ImageFilter.EMBOSS)
embF.show()
レンダリング：
7.FIND_EDGES：境界フィルタリングを探す（画像の境界情報を見つけるために）
from PIL import Image, ImageFilter
im = Image.open(r"linuxidc.com.png")
fdeF = im.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)
fdeF.show()
レンダリング：
8.SMOOTH：スムージング
from PIL import Image, ImageFilter
im = Image.open(r"linuxidc.com.png")
smoF = im.filter(ImageFilter.SMOOTH)
smoF.show()
レンダリング：
9.SMOOTH_MORE：深スムージング
from PIL import Image, ImageFilter
im = Image.open(r"linuxidc.com.png")
smomF = im.filter(ImageFilter.SMOOTH_MORE)
smomF.show()
レンダリング：
10.SHARPEN：シャープフィルタ
from PIL import Image, ImageFilter
im = Image.open(r"linuxidc.com.png")
shaF = im.filter(ImageFilter.SHARPEN)
shaF.show()
レンダリング：
11.GaussianBlur：ガウスぼかし
from PIL import Image, ImageFilter
im = Image.open(r"linuxidc.com.png")
gbF = im.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius=10))
gbF.show()
①radius：ぼかし半径
レンダリング：
12.UnsharpMask：アンシャープマスクフィルター
from PIL import Image, ImageFilter
im = Image.open(r"linuxidc.com.png")
umF = im.filter(ImageFilter.UnsharpMask(radius=2, percent=150, threshold=3))
umF.show()
①radius：ぼかし半径
②percent：アンシャープ強度（パーセンテージ）
③threshold：最小の明るさがピークに達しました
レンダリング：
13.Kernel：畳み込みフィルタ
from PIL import Image, ImageFilter
im = Image.open(r"linuxidc.com.png")
kF = im.filter(ImageFilter.Kernel((3, 3), (1, 2, 2, 2, 0, 0, 1, 2, 2), scale=None, offset=10))
kF.show()
①size：コアサイズ（幅、高さ）
②kernel：* 3 3（1、2、2、2、0、0、1、2、2）の配列として核重み
③scale：スケーリング係数
④offset：オフセット（使用、その結果値がスケーリングに加算されます）
レンダリング：
14.RankFilter：ソートフィルタリング
入力画像の各画素について、その画素レベルソート全ての画素（サイズ、大きさ）領域におけるフィルタに応じた値、及び、出力画像に格納された値に対応するレベルをコピーします
from PIL import Image, ImageFilter
im = Image.open(r"linuxidc.com.png")
rfF = im.filter(ImageFilter.RankFilter(5, 8))
rfF.show()
①size：コアサイズ（幅、高さ）
②rank：例25個の画素として、5×5領域内の各画素が新たな画素値として選択された8のソートを中心
レンダリング：
15.MinFilter：最小値フィルタ
各入力ピクセル画像に対して、出力画像に格納された画素値をコピーフィルタの最小面積の（サイズ、大きさ）から
from PIL import Image, ImageFilter
im = Image.open(r"linuxidc.com.png")
minF = im.filter(ImageFilter.MinFilter(5))
minF.show()
①size：核の大きさ（サイズ= N）
レンダリング：
16.MedianFilter：メディアンフィルタ
フィルタ（サイズ、大きさ）の領域からの入力画像の各画素の出力画像に格納された値に対応する画素値をコピー
from PIL import Image, ImageFilter
im = Image.open(r"linuxidc.com.png")
medF = im.filter(ImageFilter.MedianFilter(5))
medF.show()
①size：核の大きさ（サイズ= N）
レンダリング：
17.MaxFilter：最大値フィルタ
入力画像の各画素について、フィルタは出力画像の領域に（サイズ、大きさ）記憶された最大画素値からコピーされます
from PIL import Image, ImageFilter
im = Image.open(r"linuxidc.com.png")
maxF = im.filter(ImageFilter.MaxFilter(5))
maxF.show()
①size：核の大きさ（サイズ= N）
レンダリング：
18.ModeFilter：フィルタモード
入力画像の各画素について、出力画像に格納された出現の最大数の画素値の領域のフィルタ（サイズ、大きさ）コピーから。画素値がない場合には、非常に多くの倍元の画素値が使用されているよりもがありました。
from PIL import Image, ImageFilter
im = Image.open(r"linuxidc.com.png")
modF = im.filter(ImageFilter.ModeFilter(5))
modF.show()
①size：核の大きさ（サイズ= N）
