如何在MATLAB中使用自定义中值滤波函数对图像进行噪声去除，并且与3x3和5x5邻域平均平滑效果进行比较？

在数字图像处理中，噪声去除是常用的操作之一，特别是中值滤波和邻域平均平滑方法，它们对于去除不同类型的噪声（如高斯白噪声和椒盐噪声）具有不同的效果。要解决这个问题，建议参考《数字图像处理：噪声消除与边缘检测》一书中的相关章节。

参考资源链接：[数字图像处理：噪声消除与边缘检测](https://wenku.csdn.net/doc/6412b496be7fbd1778d401bc?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，利用MATLAB的`imnoise`函数向图像中添加高斯白噪声或椒盐噪声。接下来，通过编写或使用MATLAB自带的`medfilt2`函数进行中值滤波，可以对每个像素取其3x3或5x5邻域内的像素值，并用`median`函数计算得到的新值替换中心像素值，以此来去除椒盐噪声，同时保留边缘信息。

对于平均平滑，可以使用`imfilter2`函数结合定义好的3x3和5x5邻域卷积核H1和H2。以下是对应的卷积核定义：
- H1：3x3平均平滑核，定义为1/9的矩阵全为1。
- H2：5x5平均平滑核，定义为1/25的矩阵全为1。

通过设置边界选项`'replicate'`或`'symmetric'`来处理图像边缘像素，以避免因边缘缺失导致的信息损失。

最后，比较中值滤波和两种平均平滑方法的效果，可以使用视觉比较和量化指标（如信噪比SNR或均方误差MSE）来进行。在MATLAB中，可以使用`snr`和`mean`函数计算这些指标，从而客观评估不同滤波方法的性能。

本问题涉及的资源《数字图像处理：噪声消除与边缘检测》不仅讲解了如何在MATLAB中实现噪声去除和图像平滑，还包含了边缘提取的多种方法和CT图像重建的技术细节。掌握这些内容对于数字图像处理领域中高级课题的学习将大有裨益。

参考资源链接：[数字图像处理：噪声消除与边缘检测](https://wenku.csdn.net/doc/6412b496be7fbd1778d401bc?spm=1055.2569.3001.10343)