🌟 在数字图像处理和信号处理领域，均值滤波和中值滤波是两种非常常用的技术。这两种滤波器能够帮助我们有效地去除图像中的噪声，让数据更加平滑。今天，就让我们一起探索如何在MATLAB中实现这两种滤波器吧！🚀
📚 首先，我们来了解一下均值滤波。均值滤波通过计算图像中每个像素及其周围像素的平均值来更新该像素的值。这有助于减少图像中的随机噪声，但同时也会导致图像细节的模糊。因此，在实际应用中，我们需要权衡噪声减少与图像细节保留之间的关系。💡
📈 接着，我们来看看中值滤波。中值滤波通过计算图像中每个像素邻域内的中值来更新像素值。这种方法特别适合于去除椒盐噪声（salt-and-pepper noise），因为它可以很好地保留边缘信息，而不会像均值滤波那样造成过多的模糊。🎯
🛠️ 下面是在MATLAB中实现这两种滤波器的基本代码示例：
```matlab
% 均值滤波
I_filtered = imfilter(I, fspecial('average', [3 3]));
% 中值滤波
I_filtered = medfilt2(I, [3 3]);
```
🎉 通过以上步骤，我们可以轻松地在MATLAB中实现均值滤波和中值滤波。希望这些内容能帮助你更好地理解和应用这两种技术！如果你有任何疑问或需要进一步的帮助，请随时提问。📖
Matlab 图像处理 信号处理
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