图像滤波是图像处理中常用的技术之一，它可以对图像进行平滑、增强、去噪等操作。不同的滤波算法和参数设置会对图像质量产生不同的影响。

  1. 平滑效果：图像滤波可以对图像中的噪声进行平滑处理，使图像的细节变得更加清晰。平滑的效果取决于滤波算法的种类和参数设置。通常，平滑操作会使图像变得模糊，但可以去除图像中的高频噪声，使得图像更加平滑均匀。

  2. 边缘保留：某些图像滤波算法，例如双边滤波、高斯滤波等，可以在平滑的同时保留图像中的边缘信息。这种滤波可以在去除噪声的同时保持图像的细节信息，使得图像质量更加真实自然。

  3. 图像增强：一些特定的图像滤波算法，例如锐化滤波，可以增强图像的轮廓和细节。这种滤波会突出图像中的边缘，使得图像看起来更加清晰，但也容易引入噪声。

  4. 噪声增强：如果滤波算法选择不当，或者参数设置不准确，图像滤波可能会导致图像的噪声增加。某些滤波算法会在去除噪声的同时将噪声伪装成图像细节，导致图像质量下降。

  总的来说，图像滤波的效果和影响因多种因素决定，包括滤波算法的选择、参数设置的准确性以及图像本身的特性。合理选择适当的滤波算法和参数设置，可以在保持图像质量的前提下达到滤波的目的。