MATLAB图像处理工具箱使用函数imfilter来实现线性空间滤波，请写出该函数语法，并详细说明相关参数的可能取值和作用。

MATLAB的`imfilter`函数是图像处理工具箱中的重要函数，用于在线性空间域对图像进行滤波操作，如低通、高通、带通或带阻滤波等。其基本语法如下：

filtered_image = imfilter(input_image, filter_kernel, [sizex sizey, 'Option1', option_value1, 'Option2', option_value2, ...])

以下是`imfilter`函数各参数的解释：

- `input_image`: 需要过滤的图像数组，可以是灰度图像、彩色图像或多通道图像。
- `filter_kernel`: 这是滤波器的权重矩阵，可以是自定义的数组，也可以是预定义的标准滤波器（例如，`fspecial`函数生成的各种滤波器）。
- `sizex sizey` 或 `[size, method]`: 指定滤波器的大小。如果是一个二元组`(sizex, sizey)`，则滤波器将沿x轴和y轴方向应用相同的大小。如果指定为`[size, 'same']`或`'full'`，可以选择边界处理模式，如保持边缘（'same'）或返回整个输出图像（'full'）。
- `'Option1'`, `option_value1` 等：其他可选参数，例如：
- `'PaddingValue'`: 如果选择了'valid'边界模式，你可以提供填充值，使得输出图像能包含完整的滤波效果。
- `'Method'`: 可以选择滤波器的计算方法，如'conv'表示标准卷积，'corr'表示相关运算。
- `'BorderType'`: 决定如何处理边界，如'replicate'(复制边缘像素)、'symmetric'(镜像扩展)等。

例子：

% 使用预定义的高斯滤波器对图像进行滤波
img = imread('image.jpg');
gaussianKernel = fspecial('gaussian', 5, 2); % 创建一个5x5的高斯滤波器，标准差为2
filtered_img = imfilter(img, gaussianKernel);

% 使用双边滤波器（保持局部结构同时平滑颜色变化）
bilateralFilter = fspecial('bilateral', 5, 50); % 5x5尺寸，半径为50
filtered_img_bilateral = imfilter(img, bilateralFilter, 'method', 'corr', 'BorderType', 'symmetric');