使用MATLANB进行图片的中值滤波器 a. 导入加噪后的图像； b. 使用不同大小的中值模板（3x3、5x5、7x7等），对图像进行中值滤波； c. 分别显示和保存滤波后的图像。

在MATLAB中进行中值滤波处理图像通常用于降噪，步骤如下：

a. 导入加噪后的图像：
首先，使用`imread`函数读取含有噪声的图片文件，例如：

   noisyImage = imread('noisy_image.jpg'); % 替换为实际的图像文件名

b. 使用不同大小的中值模板进行滤波：
对于不同尺寸的模板（如3x3、5x5、7x7等），可以创建对应的中心点数组，然后通过`medfilt2`函数进行中值滤波。例如：

   % 3x3 中值滤波
   smallTemplate = ones(3);
   filteredSmall = medfilt2(noisyImage, [3 3], 'Method', 'Average');
   
   % 5x5 中值滤波
   mediumTemplate = ones(5);
   filteredMedium = medfilt2(filteredSmall, [5 5], 'Method', 'Average');
   
   % 7x7 中值滤波
   largeTemplate = ones(7);
   filteredLarge = medfilt2(filteredMedium, [7 7], 'Method', 'Average');

这里`'Method', 'Average'`是为了说明我们选择的是中值滤波而不是平均滤波。

c. 显示和保存滤波后的图像：
可以使用`imshow`显示原图和每个滤波结果，并使用`imwrite`保存处理后的图片：

   % 显示原始图像
   imshow(noisyImage);
   title('Original Image');

   % 显示并保存小模板滤波后的图像
   imshow(filteredSmall);
   title(['Filtered (3x3)']);
   imwrite(filteredSmall, 'filtered_3x3.jpg');

   % ...以此类推，分别处理其他模板滤波后的图像并保存

根据需要，替换每个`title`和`imwrite`命令中的内容。