在MATLAB中，实现图像平滑处理通常可以通过应用滤波器来完成，如平均滤波器、高斯滤波器或中值滤波器。

MATLAB代码如下:

clc;close all;clear all;warning off;%清除变量
rand('seed', 100);
randn('seed', 100);
format long g;


% 读取图像
originalImage = imread('lena.png');
% 转换为灰度图像（如果原图是彩色的）
grayImage = rgb2gray(originalImage);

% 定义滤波器大小（例如，3x3）
h = ones(3, 3) / 9; % 3x3的平均滤波器，所有元素之和为1

% 均值滤波
smoothedImage = imfilter(grayImage, h);

% 显示原图和平滑后的图像

figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(grayImage);
title('原图');
subplot(1, 2, 2);
imshow(smoothedImage);
title('均值滤波平滑');



% 定义高斯滤波器的标准差（例如，sigma = 1.0）和滤波器大小（例如，5x5）
h = fspecial('gaussian', [5 5], 1.0);

% 高斯滤波
smoothedImage = imfilter(grayImage, h);

% 显示原图和平滑后的图像
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(grayImage);
title('原图');
subplot(1, 2, 2);
imshow(smoothedImage);
title('高斯滤波平滑');


% 定义滤波器大小（例如，3x3）
filterSize = [3 3];

% 中值滤波
smoothedImage = medfilt2(grayImage, filterSize);

% 显示原图和平滑后的图像
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(grayImage);
title('原图');
subplot(1, 2, 2);
imshow(smoothedImage);
title('中值滤波平滑');

程序结果如下: