用matlab实现：1. 对一个图像进行不同大小的模板的均值滤波，并比较结果。 选一幅图像（如eight.tif），对图像加入椒盐噪声，然后分别选择3×3、5×5、7×7等模板进行均值滤波，同时观察噪声图像、不同尺寸模板的均值滤波图像，并就不同尺寸的滤波器模板进行滤波操作的图像进行比较。 2. 利用一个低通模板对一幅有噪图象（GAUSS白噪声）进行滤波（原图像可选lena.bmp、saturn.tif、pout.tif等），检验两种滤波模板（分别使用一个5×5的线性邻域平均模板和一个非线性模板:3×5中值滤波器）对噪声的滤波效果。

1. 对一个图像进行不同大小的模板的均值滤波

% 读入图像
img = imread('eight.tif');

% 添加椒盐噪声
img_noise = imnoise(img, 'salt & pepper', 0.2);

% 定义不同大小的模板
mask_3 = ones(3)/9;
mask_5 = ones(5)/25;
mask_7 = ones(7)/49;

% 对不同大小的模板进行均值滤波
img_3 = imfilter(img_noise, mask_3);
img_5 = imfilter(img_noise, mask_5);
img_7 = imfilter(img_noise, mask_7);

% 显示结果
figure;
subplot(2,2,1), imshow(img_noise), title('加噪图像');
subplot(2,2,2), imshow(img_3), title('3x3模板均值滤波');
subplot(2,2,3), imshow(img_5), title('5x5模板均值滤波');
subplot(2,2,4), imshow(img_7), title('7x7模板均值滤波');

2. 利用一个低通模板对一幅有噪图象进行滤波

% 读入图像
img = imread('lena.bmp');

% 添加高斯白噪声
img_noise = imnoise(img, 'gaussian');

% 定义5x5线性邻域平均模板
mask_linear = ones(5)/25;

% 定义3x5中值滤波器
mask_median = ones(3,5);

% 对图像分别进行线性平均滤波和中值滤波
img_linear = imfilter(img_noise, mask_linear);
img_median = medfilt2(img_noise, [3 5]);

% 显示结果
figure;
subplot(2,2,1), imshow(img_noise), title('加噪图像');
subplot(2,2,2), imshow(img_linear), title('5x5线性邻域平均滤波');
subplot(2,2,3), imshow(img_median), title('3x5中值滤波器滤波');

通过比较两种滤波方法的结果，可以发现中值滤波器对于椒盐噪声的去除效果更好。