一、简介
邻域平均法与中值滤波法都属于空间域图像平滑的范畴。
邻域平均法就是对含有噪声的原始图像f(x,y)的每一个像素点取一个邻域S，计算S中所有像素灰度级的平均值，作为处理后图像g(x,y)的像素值，即：
中值滤波法是一种非线性处理技术，实际上就是确定一个滑动的窗口，取该窗口像素点的中间值作为处理后图像的像素值。
二、源代码
%邻域平均法
close all;clear all;clc;
a=imread('lena.jpg');
subplot(231);imshow(a);title('原图');
b1=imnoise(a,'salt & pepper');
subplot(232);imshow(b1);
title('加入椒盐噪声');
% b1=imnoise(a,'gaussian');
% subplot(232);imshow(b1);
%title('加入高斯噪声');
[m1,n1]=size(a);
c1=b1;
for i=2:m1-1
for j=2:n1-1
s=b1(i-1:i+1,j-1:j+1);
end
end
subplot(234);imshow(c1);title('4邻域滤波');
c2=b1;
for i=2:m1-1
for j=2:n1-1
end
end
subplot(235);imshow(c2);title('8邻域滤波');
c3=b1;
for i=3:m1-3
for j=3:n1-3
s=b1(i-2:i+2,j-2:j+2);
end
end
subplot(236);imshow(c3);title('12邻域滤波');
%中值滤波
close all;clear all;clc
a=imread('lena.jpg');
subplot(221);imshow(a);title('原图');
b1=imnoise(a,'salt & pepper');
%b1=imnoise(a,'gaussian');title('加入高斯噪声');
subplot(222);imshow(b1);title('加入椒盐噪声');
[m1,n1]=size(a);
d1=b1;
for i=2:m1-1
for j=2:n1-1
s=b1(i-1:i+1,j-1:j+1);
s1=s(:);
三、运行结果
四、备注
版本：2014a
