是对彩色图像进行中值滤波~转换成灰度图像我也会`~~~!就是要将它分成RGB三张图，分别进行滤波，再做图像融合的那种方法的代码~~~~
1、阅读图片，以pout.tif为例，改缺加上盐和胡椒噪音。
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。显示原始图闷歼祥像，噪声图像和由高斯和平均模板过滤的图像。
3、图片结果如图所示。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。蚂搏
5、中值滤波图像基本上不显示噪声的影响。效果如下。
找到图片存放的位置，
I=imread('写入图片存放的位置，后缀.图像格式'滚伍仔);
I1=rgb2gray(I);
I2=medfilt2(I1,[m,n]);
%%%I2就是中值滤波后的图像，medfilt2是matlab中中值滤波函数，直接调用即可，m和n是选取的平滑窗口，一般为3*3，可以进行调整
要分离的话，可以这样做：
M=imread('D:ebooklena.bmp'); %读取MATLAB中的名为cameraman的图像
subplot(2,2,1)
imshow(M) %显示原始图像
title('大汪original')
P1=imnoise(M,'gaussian',0.02); %加入高斯躁声
subplot(2,2,2)
imshow(P1) %加入高斯躁声后显示橘咐图像
title('gaussian noise');
g1=medfilt2(P1(:,:,1));%%红
g2=medfilt2(P1(:,:,2));%%绿
g3=medfilt2(P1(:,:,3));%%蓝
g(:,:,1)=g1;
g(:,:,2)=g2;
g(:,:,3)=g3;
subplot(2,2,3)
imshow(g)
title('medfilter gaussian');
网上代码多数只针对一种，常常还会误导其他人，要想学真东西必须会自己思考，我给你提供思路，滤波多数是针对灰度图灶裂像的，因为他是2唯的，我做过很多图像设计隐清闭，你可以分开RGB，（用R=ima（：，：，1）等），这时的R就变成2唯的了，然后分别做中正陆值滤波，用自带的medfilt2就可，最后通过cat函数进行整合来复原图像，这些函数都是基本的，整个代码也就几句，希望对你有启发！如果不会的话可加为好友交流！
将竖哪丛图片放在D盘以，xx.jpg命缓启名。 然后余樱：MATLAB
I=imread('d:\xx.jpg')；
然后
I2=rgb2gray(I);
MEDFILT