平滑線性空間濾波器的輸出（響應）是包含在濾波器模板鄰域內的畫素的簡單平均值。這些濾波器有時也稱為均值濾波器。也可以把它們歸入低通濾波器。
這種處理的結果降低了影象灰度的尖銳變化。由於典型的隨機雜訊由灰度級的急劇變化組成，因此常見的平滑處理的應用就是降噪。
然而，由於影象邊緣（幾乎總是一幅影象希望有的特性）也是由影象灰度尖銳變化帶來的特性，所以均值濾波器處理還是存在著不希望有的邊緣模糊的負面效應。
下面這幅圖中的是最為常見的簡單平均的濾波器模板：
一種加權平均的均值濾波器：
在這個例子所示的模板中，中心位置的係數最大，因此在均值計算中可以為該畫素提供更大的權重。其他畫素離中心越近就賦予越大的權重。
這種加權重的策略的目的是，在平滑處理中，試圖降低模糊。
均值濾波公式
opencv的均值濾波器：
void menvaluefilters()統計排序濾波器是一種非線性空間濾波器，這種濾波器的響應以濾波器包圍的影象的畫素的排序為基礎，然後使用統計排序結果決定的值代替中心畫素的值。
這一類中最知名的就要數中值濾波器：將鄰域的灰度排序，將中間值賦予濾波後影象中的相應畫素點。對處理椒鹽雜訊（脈衝雜訊）十分有效。
摘自96頁：
統計排序濾波器除了中值濾波還有其他的選擇方式，例如選擇最大值（最大值濾波器），最小值等。
opencv中的中值濾波器：
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