图像滤波与线性滤波简介
图像滤波是图像处理中不可或缺的一部分，旨在尽量保留图像特征的同时抑制噪声。线性滤波是图像滤波中的一种常见方法，主要用于剔除输入信号中不想要的频率或者选择想要的频率。
线性滤波主要包括以下几种类型：方框滤波、均值滤波、高斯滤波等。这些滤波方法都有相应的函数实现，例如BoxBlur函数实现方框滤波，Blur函数实现均值滤波，GaussianBlur函数实现高斯滤波。
方框滤波是一种简单的空间域滤波技术，其目的是增强低频成分。当方框滤波的归一化参数设置为true时，它就变成了均值滤波，也就是用均值代替原图像中的各个像素值。
高斯滤波则是用高斯函数作为滤波函数的滤波操作。高斯模糊实际上就是高斯低通滤波，它的作用是对图像进行平滑处理，减少噪声。从数学角度看，图像的高斯模糊过程就是图像与正态分布作卷积。
线性滤波的基本原理是采用邻域平均法，对待处理的当前像素点选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成。求模板中所有像素的均值，把这个均值赋予当前像素点。
除了上述几种线性滤波方法外，还有中值滤波和双边滤波等。中值滤波是一种非线性滤波方法，它可以有效地去除噪声，尤其是椒盐噪声。双边滤波则是一种同时考虑空间高斯权重和色彩距离的滤波器，它在保留边缘信息的同时对图像进行平滑处理。
线性滤波是图像处理中常用的一种技术，可以有效地平滑图像、去除噪声、增强图像质量。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的滤波方法。
参考文献：图像处理相关书籍及K码农网站相关资料。
