分析和修改局部像素邻域的滤波器——中值、高斯、双边滤波。直接在图像空间中工作，而非频率域如FFT。
在拍摄现场或剪辑时，你经常需要快速、局部的图像校正——而不是对整个画面进行全局效果处理。这时就需要用到空间滤波器：它们会检查每个像素及其紧邻的像素，根据这个小区域计算出一个新值，然后将结果写回。这个过程对图像中的每个点都是并行进行的，因此即使在高分辨率下，其性能也是可行的。
经典类型：中值滤波器会对邻域内的像素值进行排序，并取中间值——这对于去除噪点和单个伪影非常有效，而且不会像高斯模糊那样模糊边缘。当你需要处理带有传感器噪点的 DNG 序列，但又想保留细节清晰度时，这正是你需要的。高斯模糊则相反：它使用带有衰减的均匀权重——产生经典的柔和模糊效果，用于运动模糊合成或作为局部色彩分级的基底。双边滤波器是折衷方案：它能平滑颜色渐变，但会尊重边缘过渡。如果你想平滑人脸，又不希望它看起来像塑料一样，双边滤波器是你的首选。
在日常合成工作中，你会使用空间滤波器进行抠像前的降噪处理，对光照不均的绿幕进行局部亮度均化，或者在叠加 CGI 渲染层之前平滑单个像素的错误。在制作遮罩（扩张、收缩）时，空间滤波器也在发挥作用：它们会根据像素邻域扩张或收缩白色区域。这比全局变换更快、更局部，并能让你对有问题的区域进行更精确的控制。
重要提示：空间滤波器直接在图像空间中操作——而不是像基于 FFT 的滤波那样在频域中操作。这使得它们的控制更直观（半径而不是频率截止），但也使得在处理复杂的伪影模式时灵活性较低。更大的滤波器核会指数级地增加性能开销——一个 5x5 的矩阵仍然很便宜，但 21x21 的就开始吃力了。专业提示：对于高斯和中值滤波器，使用可分离滤波器（先水平，再垂直）可以显著降低计算复杂度。
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