熟练使用空域均值、锐化滤波器和频域均值、锐化滤波器对一幅灰度图像进行滤波处理，需完全掌握程序中各个函数的使用。

好的，理解了您的问题。针对这个问题，需要先明确一些概念。

空域滤波是指在图像的空间域中对像素进行滤波处理，常见的空域滤波器有均值滤波器和锐化滤波器。

频域滤波是指将图像转换到频域进行滤波处理，常见的频域滤波器有傅里叶变换和离散余弦变换等。

针对您的需求，我可以给出一些常见的函数使用方法，以供参考：

1. 空域均值滤波器：cv2.blur()

该函数可以对图像进行均值滤波，其函数原型为：

cv2.blur(src, ksize[, dst[, anchor[, borderType]]]) -> dst

其中，src 表示输入的图像，ksize 表示卷积核的大小，dst 表示输出的图像，anchor 表示锚点位置，borderType 表示边界扩展方式。

2. 空域锐化滤波器：cv2.filter2D()

该函数可以对图像进行锐化处理，其函数原型为：

cv2.filter2D(src, ddepth, kernel[, dst[, anchor[, delta[, borderType]]]]) -> dst

其中，src 表示输入的图像，ddepth 表示输出图像的深度，kernel 表示锐化卷积核，dst 表示输出的图像，anchor 表示锚点位置，delta 表示可选的偏移量，borderType 表示边界扩展方式。

3. 频域均值滤波器：cv2.boxFilter()

该函数可以对图像进行均值滤波，其函数原型为：

cv2.boxFilter(src, ddepth, ksize[, dst[, anchor[, normalize[, borderType]]]]) -> dst

其中，src 表示输入的图像，ddepth 表示输出图像的深度，ksize 表示滤波器的大小，dst 表示输出的图像，anchor 表示锚点位置，normalize 表示是否进行标准化，borderType 表示边界扩展方式。

4. 频域锐化滤波器：cv2.filter2D() + np.fft.fft2() + np.fft.ifft2()

该函数需要先将图像进行傅里叶变换，然后对频域图像进行锐化处理，再将其转换回空域。其函数原型为：

cv2.filter2D(src, ddepth, kernel[, dst[, anchor[, delta[, borderType]]]]) -> dst

其中，src 表示输入的图像，ddepth 表示输出图像的深度，kernel 表示锐化卷积核，dst 表示输出的图像，anchor 表示锚点位置，delta 表示可选的偏移量，borderType 表示边界扩展方式。

需要注意的是，对于频域滤波，需要先将图像进行中心化，即将图像的中心移到图像的左上角，才能进行傅里叶变换。

以上是一些常用的函数使用方法，您可以根据具体需求进行选择和组合。