matlab中值滤波3*3,5*5,7*7

### 回答1：
在matlab中，可以使用以下代码进行3*3、5*5和7*7的值滤波：

im = imread('input.jpg'); % 读取输入图像
imgray = rgb2gray(im); % 转换成灰度图像
im_filtered_3 = medfilt2(imgray, [3 3]); % 进行3*3的值滤波
im_filtered_5 = medfilt2(imgray, [5 5]); % 进行5*5的值滤波
im_filtered_7 = medfilt2(imgray, [7 7]); % 进行7*7的值滤波

其中，medfilt2函数是matlab中进行中值滤波的函数，其第二个参数表示滤波窗口的大小。

### 回答2：
MATLAB中的中值滤波器是一种非线性信号处理算法，其目的是去除图像或信号中的噪声。中值滤波器可以通过计算像素周围一定区域内的中值来实现。

在MATLAB中，我们可以使用medfilt2函数来实现中值滤波功能。该函数可以接受图像和滤波器尺寸为3 * 3、5 * 5和7 * 7的中值滤波器。

对于3 * 3中值滤波器，函数的调用方式如下：

filteredImg = medfilt2(originalImg,[3 3]);

其中，originalImg是原始图像，[3 3]表示中值滤波器的尺寸。

对于5 * 5和7 * 7中值滤波器同样适用，只需要将[3 3]改为[5 5]或[7 7]即可。需要注意的是，中值滤波器越大，处理时间越长，且可能会降低图像细节的分辨率。

此外，MATLAB也提供了一些其他的中值滤波函数，例如ordfilt2可以实现排序滤波器，还有bucketfilt2可以实现桶排序滤波器等。这些滤波器都可以通过一定的参数调节来实现不同的滤波效果，具体可以查阅MATLAB帮助文档了解更多细节。

### 回答3：
Matlab中的中值滤波是一种非线性滤波方法，它通过将像素值排序后选取中间值来进行滤波，这样可以有效地去除图像噪声，使图像更加平滑。

Matlab中的中值滤波可以设置不同的滤波模板大小，一般常用的有3*3、5*5和7*7。这三种中值滤波在处理图像时的效果如下所示：

3*3中值滤波：适用于噪声较少的图像，运算速度较快，可以有效地去除小尺寸的噪声点，但对于较大的噪声点和噪声过多的图像效果较差。

5*5中值滤波：比3*3中值滤波更加精细，在去除较大的噪声点时效果更好。但是，5*5中值滤波模板运算速度较慢，同时对于图像的大小和分辨率也有一定的限制。

7*7中值滤波：可以完全消除图像的噪声，但它的运算速度更加缓慢，同时也对计算硬件要求更高，只适用于特别需要精细处理的图像。

此外，中值滤波还可以结合其他滤波方法进行优化处理，例如在高斯平滑、均值滤波等滤波方法的基础上使用中值滤波，可以使图像更加平滑，同时也能够有效地去除噪声。