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1，MATLAB数值滤波处理方法有哪些?
MATLAB数值滤波处理方法有： 首先关于fspecial函数的定义，fspecial函数用于建立预定义的滤波算子。 其语法格式为： h = fspecial(type) h = fspecial(type，para) 其中type指定算子的类型，para指定相应的参数； 函数type的类型有： 1、'average'averaging filter为均值滤波，参数为hsize代表模板尺寸，默认值为[3，3]。 函数格式：H = fspecial('average',hsize) 2、 'disk'circular averaging filter为圆形区域均值滤波，参数为radius代表区域半径，默认值为5。 函数格式：H = fspecial('disk',radius) 3、'gaussian'Gaussian lowpass filter为高斯低通滤波，有两个参数，hsize表示模板尺寸，默认值为[3 3]，sigma为滤波器的标准值，单位为像素，默认值为0.5。 函数格式：H = fspecial('gaussian',hsize,sigma) 4、'laplacian' filter approximating the 2-D Laplacian operatorlaplacian filter为拉普拉斯算子，参数alpha用于控制算子形状，取值范围为[0，1]，默认值为0.2. 函数格式：H = fspecial('laplacian',alpha) 5、'log'Laplacian of Gaussian filter为拉普拉斯高斯算子，有两个参数，hsize表示模板尺寸，默认值为[3 3]，sigma为滤波器的标准差，单位为像素，默认值为0.5。 函数格式：H = fspecial('log',hsize,sigma) 6、'motion'motion filter运动模糊算子，有两个参数，表示摄像物体逆时针方向以theta角度运动了len个像素，len的默认值为9，theta的默认值为0。 函数格式：H = fspecial('motion',len,theta) 7、'prewitt'Prewitt horizontal edge-emphasizing filter用于边缘增强，大小为[3 3]，无参数。 函数格式：H = fspecial('prewitt') 8、'sobel'Sobel horizontal edge-emphasizing filter用于边缘提取，无参数 函数格式：H = fspecial('sobel')the filter H: H'.9、'unsharp'unsharp contrast enhancement filter为对比度增强滤波器。参数alpha用于控制滤波器的形状，范围为[0，1]，默认值为0.2.函数格式：H = fspecial('unsharp',alpha)
2，怎样用matlab进行图像滤波处理
1、打开软件，读入图片。 2、分别建立3*3高斯滤波模板和平均滤波模板，并对加噪的图片进行滤波处理。显示原图、加噪后的图片和分别用高斯、平均模板滤波后的图片。 3、图片结果如图，可以看出平均模板滤波后噪声十分明显，高斯模板滤波后噪声影响相对较小，但也很容易看出。 4、使用中值滤波对图片进行处理，并显示处理后的图像。 5、从图片可以看出，中值滤波后的图像基本上看不出来噪声的影响。完成保存就可以了。
3，中值滤波
中值滤波与前面介绍的滤波方式不同，不再采用加权求均值的方式计算滤波结果。它用邻域内所有像素值的中间值来替代当前像素点的像素值。
中值滤波会取当前像素点及其周围临近像素点（一共有奇数个像素点）的像素值，将这些像素值排序，然后将位于中间位置的像素值作为当前像素点的像素值。
例如，针对图7-27中第4行第4列的像素点，计算它的中值滤波值。
将其邻域设置为3×3大小，对其3×3邻域内像素点的像素值进行排序（升序降序均可），按升序排序后得到序列值为：[66,78,90,91,93,94,95,97,101]。在该序列中，处于中心位置（也叫中心点或中值点）的值是“93”，因此用该值替换原来的像素值78，作为当前点的新像素值，处理结果如图7-28所示。
在OpenCV中，实现中值滤波的函数是cv2.medianBlur()，其语法格式如下：
式中：
【例7.7】针对噪声图像，对其进行中值滤波，显示滤波的结果。
从图中可以看到，由于没有进行均值处理，中值滤波不存在均值滤波等滤波方式带来的细节模糊问题。在中值滤波处理中，噪声成分很难被选上，所以可以在几乎不影响原有图像的情况下去除全部噪声。但是由于需要进行排序等操作，中值滤波需要的运算量较大。
4，何谓中值滤波？有何特点？
中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用其中值代替窗口中心象素的原来灰度值，它是一种非线性的图像平滑法，它对脉冲干扰级椒盐噪声的抑制效果好，在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。 中值滤波经常用于去除图像或者其它信号中的噪声。这个设计思想就是检查输入信号中的采样并判断它是否代表了信号，使用奇数个采样组成的观察窗实现这项功能。观察窗口中的数值进行排序，位于观察窗中间的中值作为输出。然后，丢弃最早的值，取得新的采样，重复上面的计算过程。 扩展资料： 中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。方法是用某种结构的二维滑动模板，将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升（或下降）的为二维数据序列。 参考资料来源：百度百科-中值滤波