OriImage=imread(\'D:\图片\Pinned\2_110624211810_1.jpg\');    %读入图片
sigma1 = 10;           %高斯正态分布标准差
grayImg=rgb2gray(OriImage);    %转为灰度图像
gausFilter = fspecial(\'gaussian\',[5 5],sigma1);   %高斯滤波
blur=imfilter(grayImg,gausFilter,\'replicate\');        %对任意类型数组或多维图像进行滤波 
imshow(blur)

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 fspecial函数详解

Fspecial函数用于创建预定义的滤波算子，其语法格式为：
h = fspecial(type)
h = fspecial(type,parameters,sigma)
参数type制定算子类型，parameters指定相应的参数，具体格式为：
type=\'average\'，为均值滤波，参数为n，代表模版尺寸，用向量表示，默认值为[3,3]。
type= \'gaussian\'，为高斯低通滤波器，参数有两个，n表示模版尺寸，默认值为[3,3]，sigma表示滤波器的标准差，单位为像素，默认值为 

0.5。
type= \'laplacian\'，为拉普拉斯算子，参数为alpha，用于控制拉普拉斯算子的形状，取值范围为[0,1]，默认值为0.2。
type= \'log\'，为拉普拉斯高斯算子，参数有两个，n表示模版尺寸，默认值为[3,3]，sigma为滤波器的标准差，单位为像素，默认值为0.5
type= \'prewitt\'，为prewitt算子，用于边缘增强，无参数。
type= \'sobel\'，为著名的sobel算子，用于边缘提取，无参数。
type= \'unsharp\'，为对比度增强滤波器，参数alpha用于控制滤波器的形状，范围为[0,1]，默认值为0.2。

例子：

>> G=fspecial(\'gaussian\',5)%参数为5，表示产生5*5的gaussian矩阵，如果没有，默认为3*3的矩阵。

G =

    0.0000    0.0000    0.0002    0.0000    0.0000
    0.0000    0.0113    0.0837    0.0113    0.0000
    0.0002    0.0837    0.6187    0.0837    0.0002
    0.0000    0.0113    0.0837    0.0113    0.0000
    0.0000    0.0000    0.0002    0.0000    0.0000

>> G=fspecial(\'gaussian\',5,1.5)%1.5为滤波器的标准差。

G =

    0.0144    0.0281    0.0351    0.0281    0.0144
    0.0281    0.0547    0.0683    0.0547    0.0281
    0.0351    0.0683    0.0853    0.0683    0.0351
    0.0281    0.0547    0.0683    0.0547    0.0281
    0.0144    0.0281    0.0351    0.0281    0.0144

>> 

>> G=fspecial(\'average\')%默认为3*3的矩阵。均值滤波

G =

    0.1111    0.1111    0.1111
    0.1111    0.1111    0.1111
    0.1111    0.1111    0.1111

>> G=fspecial(\'average\',5)%会产生5*5的矩阵。

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 imfilter函数讲解

函数语法：g=imfilter(f,w,filtering_mode,boundary_options,size_optinos) 

函数功能：对任意类型数组或多维图像进行滤波 
参数介绍：f是输入图像，w为滤波模板，g为滤波结果。

 操作说明：在执行线性空间滤波函数imfilter时，我们必须清晰的理解两个意义相近的概念。一个是相关 （corr）；另一个是卷积（conv）。