数字图像处理-滤波器
图像平滑(smoothing)也称为图像模糊(blurring),是一种在图像处理中使用频率很高的操作，进行图像平滑的操作原因有很多，比如使用平滑操作降低图片噪声。在一幅图像中，所谓的高频部分是指图像中像素值落差很大的部分，而低频则是指像素值与旁边的像素值相差不大甚至相同，而图像的一些细节的部分往往由高频信息来展现，图像中掺杂的噪声往往也处于高频段，这就造成了一些细节信息被噪声淹没，可以根据不同的噪声类型用不同的滤波器进行处理。
图像滤波，是指在尽可能保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，所以，图像滤波的目的有两个，一个是抑制噪声，另一个是为图像识别抽取出特征。图像滤波是图像预处理中不可缺少的操作，滤波的好坏，直接影响后续图像处理和分析的有效性和可靠性。
滤波器，就是一个对像素及其邻域（该像素周围一定范围的点）进行加权处理，加权处理后的值就是这一点新的像素值。如下图所示，3*3的核和左边浅蓝色的部分卷积，最后96的像素值变成新的92。
opencv中，有方框滤波，均值滤波，高斯滤波三种线性滤波，以及中值滤波和双边滤波这两种非线性滤波。
1.方框滤波的公式如下：