matlab自带的滤波器有哪些？？

1线性平滑滤波器

用MATLAB实现领域平均法抑制噪声程序：

I=imread(' c4jpg ');

subplot(231)

imshow(I)

title('原始图像')

I=rgb2gray(I);

I1=imnoise(I,'salt & pepper',002);

subplot(232)

imshow(I1)

title(' 添加椒盐噪声的图像')

k1=filter2(fspecial('average',3),I1)/255; %进行33模板平滑滤波

k2=filter2(fspecial('average',5),I1)/255; %进行55模板平滑滤波k3=filter2(fspecial('average',7),I1)/255; %进行77模板平滑滤波

k4=filter2(fspecial('average',9),I1)/255; %进行99模板平滑滤波

subplot(233),imshow(k1);title('33 模板平滑滤波');

subplot(234),imshow(k2);title('55 模板平滑滤波');

subplot(235),imshow(k3);title('77 模板平滑滤波');

subplot(236),imshow(k4);title('99 模板平滑滤波');

2中值滤波器

用MATLAB实现中值滤波程序如下：

I=imread(' c4jpg ');

I=rgb2gray(I);

J=imnoise(I,'salt&pepper',002);

subplot(231),imshow(I);title('原图像');

subplot(232),imshow(J);title('添加椒盐噪声图像');

k1=medfilt2(J); %进行33模板中值滤波

k2=medfilt2(J,[5,5]); %进行55模板中值滤波

k3=medfilt2(J,[7,7]); %进行77模板中值滤波

k4=medfilt2(J,[9,9]); %进行99模板中值滤波

subplot(233),imshow(k1);title('33模板中值滤波');

subplot(234),imshow(k2);title('55模板中值滤波 ');

subplot(235),imshow(k3);title('77模板中值滤波');

subplot(236),imshow(k4);title('99 模板中值滤波');

3状态统计滤波器：ordfilt2函数

Y=ordfilt2(X,order,domain)

由domain中非0元素指定邻域的排序集中的第order个元素代替X中的每个元素。Domain是一个仅包括0和1的矩阵，1仅定义滤波运算的邻域。

Y=ordfilt2(X,order,domain,S)

S与domain一样大，用与domain的非0值相应的S的值作为附加补偿。

4二维自适应除噪滤波器：wiener2函数

wiener2函数估计每个像素的局部均值与方差，该函数用法如下：

J=wiener2(I,[M N],noise)

使用M×N大小邻域局部图像均值与偏差，采用像素式自适应滤波器对图像I进行滤波。

[J,noise]=wiener2(I,[M N])

滤波前还有估计附加噪声的能量。

5特定区域滤波

MATLAB图像处理工具箱中提供的roifilt2函数用于对特定区域进行滤波，其语法格式为：

J=roifilt2(h,I,BW)

其功能是：使用滤波器h对图像I中用二值掩模BW选中的区域滤波。

J=roifilt2(I,BW,fun)

J=roifilt2(I,BW,fun,P1,P2,…)

其功能是：对图像I中用二值掩模BW选中的区域作函数运算fun，其中fun是描述函数运算的字符串，参数为P1、P2、…。返回图像J在选中区域的像素为图像I经fun运算的结果，其余部分的像素值为I的原始值。

例：对指定区域进行锐化滤波的程序清单：

I=imread('eighttif');

c=[222 272 300 272 222 194];

r=[21 21 75 121 121 75];

BW=roipoly(I,c,r);

h=fspecial('unsharp');

J=roifilt2(h,I,BW);

subplot(1,2,1);imshow(I);

subplot(1,2,2);imshow(J);

由运行结果可知：右上角的硬币发生了变化，而其他硬币保持不变。

#includevoidmain(){doublei,j;doublea,b,c=0;printf("请输入积分上下限:");scanf("%lf%lf",&a,&b);for(i=a;i<=b;i+=10e-8){j=ii+1;j=10e-8;c+=j;}printf("ans=%4f\n",c);}对了没考虑自变量取负值的情况，这个程序只适合算上下限都大于零的情况。

nlinfit是一个用于非线性最小二乘拟合的函数，它可以用来估计非线性模型的参数。它接受一个参数函数和要拟合的数据作为输入，并使用最小二乘法对参数函数进行拟合。

medfilt2是一个二维中值滤波器函数，它可以用来去除图像噪声。它接受一个二维图像数组作为输入，并使用指定大小的中值滤波器来对图像进行滤波。

24位的彩色图像由RGB三色彩元素组合而成，MATLAB中的medfilt函数只对其中某一通道比如R颜色进行中值滤波，要想实现对24位彩色图像的中值滤波，如果用标量中值滤波方法的话，必需从一副图像中分别读R\G\B通道的颜色值，再分别用medfilt函数中值滤波，再将滤波后的数据组合成一幅图像。不知道你看明白了没有。

打了这么多字给点分吧。

1、假如我要对a1,a2,a3,a4,……,a100分别赋予1,2,3，……，100，这时eval就发挥作用了。

for i=1:100

eval(['a' num2str(i) '=' num2str(i)]);

end

2、再比如批量存数据或文件等等。

那么开始提到的例子也就好解释了。

注意：eval中的中括号在两个以上字符串出现时一定要有，起连接作用。

如： 

input：[‘hello’ ‘world’]

output：helloworld 

扩展资料：

函数说明

eval(expression)在字符串表达式中评估MATLAB代码。如果你在一个匿名函数或者含有嵌套函数的函数里面使用eval，那么评估的expression将不能创建一个变量。

[output1,,outputN]=eval(expression) 从特定变量表达式即expression中存储所有的输出。

输入参数：

expression：含有有效的MATLAB表达式的字符串。如果要在表达式即expression里面包含数值，请使用int2str,num2str或者sprintf进行转换。

输出参数：

output1,,outputN：是评估的表达式expression中的输出。

参考资料：

1、阅读，以pouttif为例，加上盐和胡椒噪音。

2、分别建立3×3高斯滤波器模板和平均滤波器模板，并对经过噪声添加的图像进行滤波。显示原始图像，噪声图像和由高斯和平均模板过滤的图像。

3、结果如图所示。可以看出，平均模板滤波后的噪声非常明显。高斯模板滤波的噪声影响相对较小。

4、之后我们选择输入代码进行过滤，并显示处理后的图像。

5、中值滤波图像基本上不显示噪声的影响。效果如下。