Procesarea imaginii liniare se bazează pe aceleași două tehnici ca DSP-ul convențional: convoluția și analiza Fourier. Convoluția este cea mai importantă dintre cele două, deoarece imaginile au o informație codificată în domeniul spațial și nu în domeniul frecvență. Filtrarea liniară poate îmbunătăți imaginile în mai multe moduri: ascuțirea marginilor obiectelor, reducerea zgomotului aleator, corectarea iluminării inegale, deconvoluția pentru corectarea neclarității și a mișcării etc. Aceste proceduri se efectuează prin convoluția imaginii originale cu un nucleu de filtru adecvat, producând imaginea filtrată. O problemă serioasă cu convoluția imaginii este numărul enorm de calcule care trebuie efectuate, ceea ce duce adesea la o durată de execuție inacceptabil de lungă. Acest capitol prezintă strategii pentru proiectarea kernelurilor de filtrare pentru diverse sarcini de procesare a imaginii. Sunt descrise două tehnici importante pentru reducerea timpului de execuție: convoluție prin separabilitate și convoluție FFT.