空域滤波技术根据功能主要分为平滑滤波与锐化滤波，平滑滤波能减弱或消除图像中的高频率分量而不影响低频分量。因为高频分量对应图像中的区域边缘等灰度值具有较大变化的部分，平滑滤波可将这些分量滤去减少局部灰度起伏，是图像变得比较平滑。实际应用中，平滑滤波还可用于消除噪声，或在提取较大目标前去除太小的细节或将目标的小间断连接起来。锐化滤波正好相反，实际应用中锐化滤波常用于增强被模糊的细节或目标的边缘。
空域滤波是在图像空间通过邻域操作完成的，实现的方式基本都是利用模板（窗）进行卷积来进行，实现的基本步骤为：
1、将模板中心与图中某个像素位置重合；
2、将模板的各个系数与模板下各对应像素的灰度值相乘；
3、将所有乘积相加，再除以模板的系数个数；
4、将上述运算结果赋给图中对应模板中心位置的像素。
常见的空域滤波器：
1、邻域平均：将一个像素邻域平均值作为滤波结果，此时滤波器模板的所有系数都取为1。
2、加权平均：对同一尺寸的模板，可对不同位置的系数采用不同的数值。实际应用中，常取模板周边最小的系数为1，而取内部的系数成比例增加，中心系数最大。
加权平均模板示例：
1 2 1
2 4 2
1 2 1
3、高斯分布：借助杨辉三角对高斯函数进行近似。
高斯模板系数：
1
1 1
1 2 1
1 3 3 1
1 4 6 4 1
1 5 10 10 5 1
4、中值滤波：中值滤波是一种非线性滤波方式，可用如下步骤完成。
（1）将模板在图中漫游，并将模板中心与图中某个像素位置重合；
（2）读取模板下各对应像素的灰度值；
（3）将这些灰度值从小到大进行排序；
（4）找出中间值并赋给对应模板中心位置的像素。
一般情况下中值滤波的效果要比邻域平均处理的低通滤波效果好，主要特点是滤波后图像中的轮廓比较清晰。
5、最频值滤波：通过直方图统计中心像素点的灰度分布情况，将出现次数最多的灰度值（即直方图波峰位置）赋给中心位置的像素。如果直方图是对称的且仅有一个峰，那么均值、中值和最频值相同。如果直方图仅有一个波峰但不对称，那么最频值对应波峰，而中值总比均值更接近最频值。
6、锐化滤波：图像锐化一般是通过微分运算来实现的，图像处理中最常用的微分方法是利用梯度（基于一阶微分）。在离散空间，微分用差分实现，常用的差分模板如下：
-1 1 1 1 1
-1 1
-1 1 -1 -1 -1
