在MATLAB中如何使用邻域平均法和中值滤波技术对图像进行平滑处理，并确保边缘细节的保留？请结合代码示例。

图像平滑是处理图像时的一项重要技术，特别是在噪声消除和图像增强方面。在MATLAB中，邻域平均法和中值滤波是最常用的两种技术。为了在平滑图像的同时保留边缘细节，我们可以采用阈值法来改进邻域平均法，并应用中值滤波来保持图像的边缘特征。

参考资源链接：[MATLAB实现图像平滑算法详解：噪声抑制与边缘保持](https://wenku.csdn.net/doc/3mawcsp0i8?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，邻域平均法的基本思想是用一个像素及其邻域像素的平均值来代替该像素的原始值。这种方法简单易行，但在消除噪声的同时，也容易模糊边缘。为了克服这个问题，我们可以结合阈值法，通过设置一个阈值来识别边缘像素，对于那些超出阈值的像素，我们可以将其作为边缘像素而保留其原始值。在MATLAB中，我们可以使用以下代码片段来实现邻域平均法结合阈值法：

function smoothedImage = neighborhoodAverage(image, kernelSize, threshold)
    [rows, cols] = size(image);
    smoothedImage = zeros(size(image));
    
    for i = 1:rows
        for j = 1:cols
            neighborhood = image(max(i-kernelSize/2,1):min(i+kernelSize/2,rows), max(j-kernelSize/2,1):min(j+kernelSize/2,cols));
            neighborhoodMean = mean(neighborhood(:));
            if abs(image(i,j) - neighborhoodMean) > threshold
                smoothedImage(i,j) = image(i,j);
            else
                smoothedImage(i,j) = neighborhoodMean;
            end
        end
    end
end

另一方面，中值滤波是一种非线性的滤波技术，它将每个像素点的值替换为其邻域内所有像素点值的中位数。这种滤波器对于去除椒盐噪声非常有效，同时能更好地保护边缘信息。MATLAB中可以使用内置函数`medfilt2`来进行中值滤波。以下是一个简单的中值滤波代码示例：

function smoothedImage = medianFilter(image, kernelSize)
    smoothedImage = medfilt2(image, [kernelSize kernelSize]);
end

使用这两种方法时，需要根据具体情况选择合适的核大小和阈值参数。通过这种方式，我们可以在MATLAB中有效地进行图像平滑处理，同时保护图像中的重要边缘信息。为了进一步深入理解图像平滑的相关知识，建议阅读《MATLAB实现图像平滑算法详解：噪声抑制与边缘保持》文档，该文档详细讲解了各种图像平滑技术的实现细节以及它们在MATLAB中的应用。

参考资源链接：[MATLAB实现图像平滑算法详解：噪声抑制与边缘保持](https://wenku.csdn.net/doc/3mawcsp0i8?spm=1055.2569.3001.10343)