1、连续与离散
2、空域滤波与时域滤波
空间滤波通常都是小卷积核，它不一定能够对应到频域的滤波。但是二者之间存在一定的关系。
a.频域滤波能够指导空间滤波
空间滤波的
通过傅里叶反变换能够转换到空域，在空域利用小卷积核对其进行逼近，那么就可以实现在空域小卷积核滤波与频域滤波基本一样的效果
b.只知道空域滤波核，对其进行频域滤波可以在一定程度上复原
已知空间域的kernel，如果你对其进行傅里叶变换，在频域进行逆滤波等操作，在一定程度上能够将结果复原。（但是要注意在计算过程中，尤其是傅里叶变换过程中不要出错）
利用Matlab进行图像处理更为方便，因为很多函数都被写好了。如果采用python编程的话，过程中会产生各种意想不到的偏差。（一方面要掌握各种函数的特点，另一方也要掌握公式的特点）
3、图像运算以及图像显示
问题描述：利用Matlab对图像处理时，基本上无需考虑图像的显示问题，即使运算过程中产生负数或者复数，其会自动进行处理。其自动变换：a.对于复数取其实部；b.对于超限的进行压缩。
同一张图像，动态范围不同将导致结果不同。常用对比度调整方式：对数压缩（fft变换相关运算时）、规范化调整（
）将其调整到
、直方图均衡化（只是为了方便人的查看）
对图像动态范围调整方式不同，可能会影响最终的结果（差异的积累）。
对图像运算时，通常来说将其转换到
对于计算来说更为方便。（梯度等计算，可能会越过图像展示的动态范围，为了能够是图像展示出来需要进行调整。如果不需要展示，则中间计算结果通常无需进行动态范围的调整。）
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