用MATLAB實現區域平均法壓制噪聲的程序；
I = im read(' c4.jpg ')；
支線劇情(231)
imshow(壹)
標題(“原始圖像”)
I = RGB 2 gray(I)；
I1=imnoise(I，' salt & amp辣椒'，0.02)；
支線劇情(232)
imshow(I1)
標題(“帶有椒鹽噪聲的圖像”)
k 1 = filter 2(f special(' average '，3)，I 1)/255；% 3*3模板平滑過濾。
k2=filter2(fspecial('average '，5)，I 1)/255；% for 5*5模板平滑濾波k3 = filter2 (fspecial ('average '，7)，I 1)/255；% 7*7模板平滑過濾。
k4=filter2(fspecial('average '，9)，I 1)/255；% 9*9模板平滑過濾。
支線劇情(233)，imshow(k 1)；標題(' 3*3模板平滑過濾')；
支線劇情(234)，im show(k2)；標題(' 5*5模板平滑過濾')；
支線劇情(235)，im show(k3)；標題(' 7*7模板平滑過濾')；
支線劇情(236)，im show(k4)；標題(' 9*9模板平滑過濾')；
2.中值濾波器
用MATLAB實現中值濾波的程序如下:
I = im read(' c4.jpg ')；
I = RGB 2 gray(I)；
J=imnoise(I，'鹽& amp辣椒'，0.02)；
支線劇情(231)，imshow(I)；標題(“原圖”)；
支線劇情(232)，imshow(J)；標題('添加椒鹽噪聲圖像')；
k 1 = medfilt 2(J)；% 3*3模板中值濾波。
k2=medfilt2(J，)；%進行5*5模板中值濾波。
k3=medfilt2(J，)；% 7*7模板中值濾波。
k4=medfilt2(J，)；% 9*9模板中值濾波。
支線劇情(233)，imshow(k 1)；標題(' 3*3模板中值濾波')；
支線劇情(234)，im show(k2)；標題(' 5*5模板中值濾波')；
支線劇情(235)，im show(k3)；標題(' 7*7模板中值濾波')；
支線劇情(236)，im show(k4)；標題(' 9*9模板中值濾波')；
3狀態統計濾波器:ordfilt2 2函數
Y=ordfilt2(X，順序，域)
用域中非零元素指定的鄰域有序集中的有序元素替換x中的每個元素。定義域是壹個只包含0和1的矩陣，1只定義了濾波運算的鄰域。
Y=ordfilt2(X，順序，域，S)
S和domain壹樣大，用domain的非零值對應的S的值作為附加補償。
二維自適應去噪濾波器:維納2函數
Wiener2函數估計每個像素的局部均值和方差，其使用如下:
J=wiener2(I，[M N]，噪聲)
利用M×N大小鄰域內局部圖像的均值和偏差，對圖像I進行像素自適應濾波。
[J，噪聲]=wiener2(I，[M N])
在濾波之前，估計附加噪聲的能量。
5.特定區域過濾
MATLAB圖像處理工具箱中提供的roifilt2 2函數用於過濾特定區域，其語法格式為:
J=roifilt2(h，I，BW)
它的作用是使用濾波器H對圖像I中二值掩碼BW選擇的區域進行濾波..
J=roifilt2(I，BW，fun)
J=roifilt2(I，BW，fun，P1，P2，…)
它的作用是對圖像I中二值掩碼BW選擇的區域進行函數運算fun，其中fun是描述函數運算的字符串，參數為P1，P2，...返回的圖像J在選定區域中的像素是圖像I有趣操作的結果，其余像素值是I的原始值..
示例:用於銳化和過濾指定區域的程序列表:
I = im read(' eight . TIF ')；
c =[222 272 300 272 222 194]；
r =[21 21 75 121 121 75]；
BW=roipoly(I，c，r)；
h = f special(' unsharp ')；
J=roifilt2(h，I，BW)；
支線劇情(1，2，1)；imshow(壹)；
支線劇情(1，2，2)；imshow(J)；
運行結果顯示，右上角的硬幣發生了變化，而其他硬幣保持不變。