在图像处理中，平滑滤波是一种非常实用的技术，能够有效减少噪声并使图像更加柔和。Matlab作为一款强大的工具，提供了多种平滑滤波函数来帮助我们实现这一目标。常见的平滑滤波方法包括均值滤波、高斯滤波等，它们通过计算邻域像素的加权平均值来达到平滑效果。

首先，均值滤波（`imfilter`或`fspecial`结合`imfilter`）是最简单的平滑方式之一，它将每个像素替换为其周围像素的平均值。这种方法简单易用，但可能会导致边缘模糊。其次，高斯滤波（`imgaussfilt`）则利用高斯分布权重进行加权平均，不仅保留了边缘信息，还能更好地去除噪声，是图像预处理中的优选方案。

无论是哪种滤波方式，Matlab都提供了丰富的内置函数支持，如`fspecial`用于创建滤波器模板，`imfilter`实现滤波操作。合理选择参数，可以让您的图像处理项目事半功倍哦！💡

Matlab 图像处理 平滑滤波