中值滤波器
【实验目的】
1 深入理解空域滤波的概念，掌握模板卷积的计算方法；
2 掌握中值滤波器的构建方法，并会中值滤波器对图像进行噪声去除；
【实验要求】
1 读入 lena 图像，将 lena 图像转换为灰度图，可用 rgb2gray；
2 用 imnoise 加入方差为 0.2 的噪声；
3 用 medfilt2 函数对图像进行空间滤波，所用模板为 3*3 的中值滤波器；
4 改用 5*5 的中值滤波器重做 3 中的步骤，比较结果的不同；
【实验原理】
在图像处理中，在进行如边缘检测这样的进一步处理之前，通常需要首先进行一定程
度的降噪。中值滤波是一种非线性数字滤波器技术，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。中值滤波是图像处理中的一个
常用步骤，它对于斑点噪声（en:speckle noise）和椒盐噪声（en:salt-and-pepper noise）来说
尤其有用。保存边缘的特性使它在不希望出现边缘模糊的场合也很有用。
【实验结果与分析】
1：图像的预处理
使用函数 Imread （读入图像）Imshow （显示图像）Imwrite（写入图像）
下图为 1 为原始图像，2 为灰度化后的图像
2：图像加噪滤波（高斯噪声，均值为 0，方差为 0.01）
（1）3*3
