程序如下：
clear all;
clc;
I=imread('up4-Amp.png');
OutImg=I;
R=I(:,:,1);
G=I(:,:,2);
B=I(:,:,3);
R=medfilt2(R,[3,3]);
G=medfilt2(G,[3,3]);
B=medfilt2(B,[3,3]);
I1=cat(3,R,G,B); % 对彩色图像R,G，B三个通道分别进行3×3模板的中值滤波 cat函数用于连接两个矩阵或数组
R=filter2(fspecial('average',3),R)/255;
G=filter2(fspecial('average',3),G)/255;
B=filter2(fspecial('average',3),B)/255;
I2= cat(3,R,G,B); %对彩色图像R,G，B三个通道分别进行3×3模板的均值滤波
figure,imshow(I);
title('原图')
figure,
imshow(I1);
title('中值滤波')
figure,imshow(I2);
title('均值滤波')
扩展资料：
注意事项
1、在频域滤波，由于是点乘，所以滤波模板矩阵和图像矩阵必须尺寸一样。
2、因为尺寸一样，它们的原点必须要对齐。
3、因在进行离散傅里叶变换后，在频域点乘，相当于在时域卷积，但是这个时候实际上是对时域周期矩阵进行卷积。直接在时域卷积，matlab默认是在边界补0。
4、Matlab freqz2（）这个函数可以自动得到一个指定尺寸的，对应于时域的频域模板。
5、图像经过傅里叶变换后，它的原点在左上角。而模板经过freqz2后，原点在中心，所以只要平移其中的一个就好了。
6、在对原图像进行傅里叶变换之前，按照一定规则补0就好了。
彩色图像由RGB三色分量构成,彩色图像的滤波是分别对三个分量进行滤波.
originalRGB = imread('peppers.png');subplot(311);
imshow(originalRGB);
title('原始图片');
[m n index]=size(originalRGB);
lpf=zeros(m,n);
%首先构造频域理想低通滤波器
for i=1:m
for j=1:n
d = sqrt((i-round(m/2))^2+(j-round(n/2))^2);
if d<=50 %截止频率
lpf(i,j)=1;
end
end
end
subplot(312);
imshow(uint8(255.*lpf));title('低通滤波器');
for i=1:3
c = originalRGB(:,:,i); %分别取R/G/B分量
%对每个分量进行滤波
s = fftshift(fft2(c));
d = s.*lpf;
c = real(ifft2(ifftshift(d)));
filterRGB(:,:,i)=c;
end
subplot(313);
imshow(filterRGB);
title('低通滤波图片');
