在数字图像处理的世界里，中值滤波是一种非常有效的去噪方法，尤其适用于椒盐噪声的消除。今天，我们用MATLAB来实现一个经典的 3×3中值滤波算法！🤔

首先，我们需要理解中值滤波的核心逻辑：对图像中的每个像素，提取其周围3×3范围内的像素值，将这些值排序后取中间值，然后替换原像素值。这种方法能很好地保留边缘信息，同时减少噪声干扰。✨

然而，在实际操作中，边界像素往往无法构成完整的3×3窗口。这时，我们可以采用复制边界像素或填充特殊值的方式来解决这一问题。通过MATLAB编程，我们轻松实现了这一功能，并成功运行了一个示例图像。👀

想看具体代码和效果吗？👇

```matlab

% 示例代码（简化版）

img = imread('example.png'); % 读取图像

filtered_img = medfilt2(img, [3 3]); % 应用中值滤波

imshow(filtered_img); % 显示结果

```

💡 实际应用中，这种滤波方式非常适合医学影像、卫星遥感等领域，既能保护细节，又能有效降噪。快来动手试试吧！👨‍💻👩‍💻