空間フィルター操作は、サーフェスデータに対しマトリックスフィルターを適用します。次の6つのフィルターが利用可能です：中央値、平均、最大値、最小値、ガウス分布、ラプラシアン。これらのフィルターを使って、画像を改善したり、サーフェスの特定の特徴を検索することができます。
基本的なフィルター適用プロセスを、5x5ピクセルの画像を表す下記例のマトリックスを使用して説明します。グレーで強調されたピクセル（2,4）がターゲットです。
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平均フィルターは、周囲のデータ点の平均値を使い値を計算します。フィルターが3x3に設定されている場合、3x3の格子の中の合計値は38（7+1+6+3+6+4+2+2+7）です。これを9で割り、最終的な値は5.4となります。
全てのフィルターの主な用途は次の通りです。
中央値フィルター
マトリックス領域内のデータ点を、最小値から最大値の順に並べ替えることで、サーフェスからノイズを取り除きます。分布の中央値が、フィルター適用後の値として使用されます。
最大値フィルター
マトリックス領域内で最大値を持つデータ点を選び、新しい値として使用します。このフィルターによって作られた残差表面は、サーフェス上のピーク（山）の外れ値を見つけるのによく使われます。
最小値フィルター
マトリックス領域内で最小値を持つサンプルを選び、新しい値として使用します。このフィルターによって作られた残差表面は、サーフェス上のバレー（谷）の外れ値を見つけるのによく使われます。
平均フィルター
各点を隣接点に対して平均化することで、サーフェスをスムーズにします。フィルターのマトリックスサイズを大きくするほど、スムーズ化効果も大きくなります。
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元の画像 |
3x3の平均 |
9x9の平均 |
ガウス分布フィルター
データをスムーズ化する目的で使うという点では平均値フィルターと同様ですが、平均値の代わりにガウス分布マトリックスカーネルを適用します。下記は、3x3マトリックスカーネルの例を示しています。
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ラプラシアンフィルター
サーフェスデータ内の大きな変化を検出します。下記は、3x3マトリックスカーネルの例を示しています。
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利用可能なフィルターサイズは、3x3、5x5、7x7、9x9、13x13です。一般的に、フィルターサイズを大きくするほど、フィルター効果が大きくなります。スムーズ化画像 は、開始画像 からノイズ画像 が差し引かれた結果です。ノイズ画像 には、フィルター適用プロセスで除去されたサーフェスの詳細データが含まれています。画像の下のラジオボタンを使って、出力する画像を選んでください。デフォルトでは、スムーズ化画像 が選択されています。
フィルター手法、フィルターサイズ、出力画像を選択したら、OKをクリックして、スキャン画像にフィルターを適用してください。