在数字图像处理中，均值滤波是一种简单而有效的去噪方法。它通过计算像素邻域内的平均值来平滑图像，减少随机噪声的影响。简单来说，就是用周围像素的“平均亮度”替换当前像素的亮度值。✨

实现均值滤波的核心在于构建一个卷积核（也叫滤波器），通常是方形的，比如常见的3×3或5×5大小。然后，这个卷积核会在图像上滑动，逐个像素进行计算。例如，在3×3的窗口内，每个像素的值都会被加起来并除以9，得到新的像素值。🔍

在Matlab中，我们可以使用`imfilter()`函数轻松完成这一操作。只需要输入图像和卷积核即可。此外，Matlab还提供了`fspecial()`函数，可以快速生成常用的滤波核，如均值滤波核。😉

需要注意的是，虽然均值滤波能有效去除高斯噪声，但对椒盐噪声效果不佳。因此，在实际应用中，我们常结合其他滤波技术使用。🌟

快来试试吧！用Matlab体验一下均值滤波的魅力吧！💻📸