图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。 ——百度百科
2.为什么要图像滤波？- 消除图像中混入的噪声
- 为图像识别抽取出图像特征
- 假定输入图像f(x,y）的大小为M x N，选择填充参数P（P>=2M -1）和Q（Q>=2N-1）。最简单的方法是选择P = 2M，Q = 2N；
- 对输入图像f(x,y)添加必要数量的0，形成大小为P x Q的填充图像fp(x,y);
- 用(-1)^(x+y)乘以fp(x,y),使fp(x,y)的DFT结果移动到变换的中心；
- 计算来自步骤3的图像的DFT，得到F(u,v);
- 生成一个实的，对称的滤波函数H(u,v),大小为P x Q，中心在(P/2,Q/2)处;
- 用阵列相乘形成乘积G(u,v) = H(u,v)F(u,v)，即G(i,k) = H(i,k)F(i,k);
- 对G(u,v)进行IDFT(傅里叶反变换),将反变换的结果取实部乘以(-1)^(x+y);
- 从gp(x,y)的左上角限提取M x N区域，得到最终处理结果g(x,y);
