本文內容參考《數字影象處理基礎》Wilhelm Burger等著。
“點運算”是在不改變影象大小、幾何形狀以及區域性結構的情況下，對畫素值進行修改，新影象的畫素值只與原影象同一位置的畫素值有關。
“濾波器”一般會用到原影象中的多個畫素來計算每個新畫素，一個濾波器用一個“濾波矩陣”（或“濾波模板”）表示，它的重要引數包括“濾波區域的尺寸”、“濾波區域的形狀”。

線性濾波器：線性卷積(可交換性、線性性、結合性、x/y可分離性)

一、平滑濾波器：將影象中某一區域內的畫素進行加權平均。
（1.）箱式濾波器：

⎛⎝⎜⎜⎜⎜⎜⎜0000001110011100111000000⎞⎠⎟⎟⎟⎟⎟⎟
側面急劇截斷，頻域效能不穩定。
低通濾波（削減訊號中給定截止頻率之上的頻率成分）。
（2.）高斯濾波器：
濾波矩陣足夠大(5

×5)相當於離散的二維高斯函式：
Gσ(x,y)=e−x2+y22σ2
“一個二維高斯濾波器”可以分解成“一對一維濾波器”。
（3.）差分濾波器:
濾波矩陣中有一些濾波係數是負數。
差分濾波器的應用：影象的邊緣增強、影象銳化。

非線性濾波器：

（1.）最小值與最大值濾波（如，椒鹽噪聲）

I′(u,v)←minI(u+i,v+j)|(i,j)∈R
I′(u,v)←maxI(u+i,v+j)|(i,j)∈R
其中R表示濾波區域，即要用進行濾波的矩陣塊座標集合。
（2.）中值濾波
對應濾波區域R內畫素值的中值作為對應點的新畫素，即將濾波區域的畫素值從小到大排序，取排序後的中位數。
m

edian(p0,p1,⋯,pK−1,pK,pK+1,⋯,p2K)=pK
（3.）加權中值濾波
為濾波區域中的每個位置分配一個獨立的權值，對應畫素值的“投票次數”，記權值矩陣為W(i,j)。
比如I(u,v)=⎛⎝⎜319705208⎞⎠⎟,W(i,j)=⎛⎝⎜121232121⎞⎠⎟
則需要對3,7,7,2,1,1,0,0,0,0,0,9,5,5,8進行排序取中位數，得pk=2，所以I′(u,v)=2。

影象邊界的處理：即影象畫素陣列的邊界替換方案。

（a.）將未處理的邊界賦值常畫素值
（b.）將未處理的邊界賦值為原影象同位置的畫素值
（c.）在邊界外額外填充畫素延展影象：映象處理，週期重複

形態學濾波：以某種方式改變二維影象的結構。

I(u,v)是原影象素，H(i,j)是結構矩陣。

膨脹：可交換性，結合性

I+H={p+q|p∈I且q∈H}

腐蝕

I−H={p∈I|p+q∈I,對所用的q∈H}

開運算：先腐蝕再膨脹，去除小結構
閉運算：先膨脹後腐蝕，填補空洞和縫隙