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噪声滤波是数字信号处理中的一个重要环节，它可以去除信号中的噪声成分，提高信号质量。MATLAB是一款功能强大的科学计算软件，提供了众多用于噪声滤波的工具和函数。

1、 均值滤波器：

均值滤波器是一种简单有效的线性滤波器，它通过取邻域像素的平均值来平滑图像。在MATLAB中，可以使用函数imfilter实现均值滤波。以下是一个示例代码：

```matlab

img = imread(''lena、png''); % 读取图像

noisy_img = imnoise(img, ''salt & pepper'', 0、2); % 添加椒盐噪声

filtered_img = imfilter(noisy_img, fspecial(''average'', [3,3])); % 均值滤波

imshow(filtered_img); % 显示滤波后的图像

```

2、 中值滤波器：

中值滤波器是一种非线性滤波器，它通过取邻域像素的中值来平滑图像。相比于均值滤波器，中值滤波器能更好地去除椒盐噪声等离群点。在MATLAB中，可以使用函数medfilt2实现中值滤波。以下是一个示例代码：

```matlab

filtered_img = medfilt2(noisy_img, [3, 3]); % 中值滤波

imshow(filtered_img); % 显示滤波后的图像

```

3、 自适应滤波器：

自适应滤波器是一种根据图像局部特征动态调整滤波参数的滤波器，能更好地保留图像细节信息。在MATLAB中，可以使用函数adpmedian实现自适应中值滤波。以下是一个示例代码：

```matlab

filtered_img = adpmedian(noisy_img, 9); % 自适应中值滤波

imshow(filtered_img); % 显示滤波后的图像

```