在C#中常用的濾波算法包括：
均值濾波（Mean Filter）：將像素的各個鄰域像素的灰度值取平均值作為該像素的新灰度值，可用于去除噪聲。
中值濾波（Median Filter）：將像素的各個鄰域像素的灰度值排序后取中間值作為該像素的新灰度值，可有效去除椒鹽噪聲。
高斯濾波（Gaussian Filter）：采用高斯函數來加權平均周圍像素的灰度值，可消除高斯噪聲。
Sobel算子：用于邊緣檢測，通過計算像素點的灰度值的梯度來識別圖像中的邊緣。
Laplacian算子：用于邊緣檢測，通過計算像素點的二階導數來檢測圖像的邊緣。
Canny邊緣檢測：通過多步驟來檢測圖像中的邊緣，包括高斯濾波、計算梯度、非極大值抑制、雙閾值檢測等。
自適應濾波器：根據像素的鄰域灰度值動態調整濾波器的權重，適應不同區域的圖像特性。
