matlab图像匹配。图 1 和图 2 如下，先对图 1 和图 2 进行滤波去除噪声， 并对在图 2 中找出图 1 的字符， 并标记出来。

好的，可以使用 Matlab 中的图像处理工具箱实现此任务。下面是一个大致的步骤：

1. 读取图像1和图像2，可以使用 `imread` 函数。
2. 对图像进行滤波，可以使用 `medfilt2` 函数进行中值滤波。
3. 对图像进行二值化处理，可以使用 `imbinarize` 函数进行全局二值化，也可以使用其他的二值化方法。
4. 在图像2中使用 `normxcorr2` 函数进行模板匹配，以找到与图像1中字符相似的区域。该函数会返回匹配结果的相关系数矩阵，相关系数越大表示匹配越好。可以设定一个阈值，只保留相关系数大于该阈值的区域。
5. 在匹配结果中标记出字符所在的位置，可以使用 `rectangle` 函数画出矩形框。

下面是一个示例代码：

% 读取图像1和图像2
img1 = imread('image1.png');
img2 = imread('image2.png');

% 对图像进行中值滤波
img1 = medfilt2(img1);
img2 = medfilt2(img2);

% 对图像进行二值化处理
img1_bw = imbinarize(img1);
img2_bw = imbinarize(img2);

% 对图像1中字符进行形态学处理，提取出字符区域
se = strel('line', 10, 90);
img1_bw = imdilate(img1_bw, se);

% 对图像2中进行模板匹配，找到与图像1中字符相似的区域
c = normxcorr2(img1_bw, img2_bw);
threshold = 0.7; % 相关系数阈值
[y, x] = find(c > threshold);

% 在匹配结果中标记出字符所在的位置
figure;
imshow(img2);
hold on;
for i = 1:length(x)
    rectangle('Position', [x(i)-size(img1_bw,2), y(i)-size(img1_bw,1), size(img1_bw,2), size(img1_bw,1)], 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);
end

注意，这只是一个示例代码，并不能保证找到所有的字符。实际应用中，需要根据具体情况进行调整。