滤波的含义
滤波一词起源于通信理论，广泛地来说，是指利用一定的手段抑制无用信号，增强有用的数字信号处理过程。
无用信号，也叫噪声，是指对系统没有贡献或者起干扰作用的信号。
在通信中，无用信号表现为特定波段频率、杂波；在传感器数据测量中，无用信号表现为幅度干扰。
其实噪声是一个随机过程，而随机过程有其功率谱密度函数，功率谱密度函数的形状决定了噪声的“ 颜色 ”。
如果这些干扰信号幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布，则称它为高斯白噪声。高斯白噪声是大多数传感器所具有的一种测量噪声。
滤波理论就是在对系统可观测信号进行测量的基础上，根据一定的滤波准则，采用某种统计量最优方法，对系统的状态进行估计的理论和方法。所谓最优滤波或最优估计，是指要求信号或状态的最优估计值应与相应的真实值的误差的方差最小。
滤波函数是一种可以将信号转化为其他形式或者去除特定频率分量的工具。在信号处理中，滤波函数常常用于滤波器设计、音频信号处理、图像处理、电子通信等领域中。
通常，滤波器分为低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器。低通滤波器可以将高于一定频率的信号成分去除；相反，高通滤波器可以通过去除低于一定频率的信号成分，来突出高频信号。带通和带阻滤波器则可以只传递或者抑制某一频率范围内的信号。
滤波函数的目的是使输入的信号经过处理后更符合期望的实际需求，例如噪音去除、信号增强、频率特征提取等。在信号处理过程中，滤波函数可以采用多种方法来实现，例如傅里叶变换、小波分析、数字滤波器等。
总之，滤波函数是一种非常重要的信号处理工具，可以帮助我们提取并处理出期望的信号特征，并应用于各种相关领域。
在对图像进行滤波处理时我们可以先将图像变换到频域再进行处理，也就是对图像进行二维傅里叶变换
