函数原型

h = fspecial(type)
h = fspecial(type，para)
根据函数原型对fspecial函数作个说明，fspecial是用来生成滤波器（也叫算子）的函数，使用type参数来指定滤波器的种类，使用para来对具体的滤波器种类添加额外的参数信息。h就是生成的滤波器。

滤波器的种类

type参数通常可以取gaussian、average、disk、laplacian、log、prewitt

高斯滤波器

H = fspecial(‘gaussian’,hsize,sigma) ；
当type = ‘gaussian’时就是高斯滤波器了，size指定滤波器的大小,默认值是3×3，sigma指定滤波器的标准差，默认值是0.5。要深刻理解的是，sigma决定了高斯模糊核的模糊程度。

从数学上来讲，高斯半径(sigma)对曲线形状的影响,sigma越小,曲线越高越尖,sigma越大,曲线越低越平缓。因此高斯半径越小,则模糊越小,高斯半径越大,则模糊程度越大。换句话说，sigma越小，数值分布就越集中，sigma越大，数值分布就越分散。所以当我们使用sigma的值很大的时候，然后运用此模糊核对图像处理，会使图像更加模糊。

h1 = fspecial('gaussian',5,1)
h2 = fspecial('gaussian')
% 测试sigma的作用
f1 =fspecial('gaussian',7,1);
f2 =fspecial('gaussian',7,1000000);
%卷积
img_1 =imfilter(img,f1,'replicate');
img_100 =imfilter(img,f2,'replicate');
%显示图像，观察效果
figure;imshow(img_1,[]);title('sigma =1');
figure;imshow(img_100,[]);title('sigma =1000000000');

均值滤波器

函数形式：H =fspecial(‘average’,hsize) ；生成均值滤波器，hsize同样指定滤波器的尺寸，默认是3×3。

% 你会发现h1的每个元素都等于 1/(5×5)
h1 = fspecial('average',5)
% h1的每个元素值等于 1/(3×3)
h2 = fspecial('average')

圆形均值滤波器

H = fspecialL(‘disk’,RADIUS) 生成圆形区域均值滤波，参数为radius代表区域半径，默认值为5。值得注意的是，虽然说是圆形，但是H却是一个同上面一样长宽都相等的方形。尺寸为：2×RADIUS+1。

h1 = fspecial('disk',3)

% [7 7]

size(h1)

拉普拉斯滤波器

H = fspecial（’laplacian’,ALPHA)
生成拉普拉斯算子，参数alpha用于控制算子形状，取值范围为【0，1】，默认值为0.2。值得注意的是，拉普拉斯滤波器不再像前述的滤波器那样可以指定尺寸，而一定是3×3。因为其一定是二维的，所以比较适合二维的操作。

h1 =fspecial('laplacian')

拉普拉斯高斯滤波器

H = fspecial(‘log’,hsize,sigma) 为拉普拉斯高斯算子，有两个参数，hsize表示模板尺寸，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。

h1 =fspecial('log',3,0.2)
% 使用默认值
h2 =fspecial('log')

prewitt

H = fspecial(‘prewitt’) 用于边缘增强，大小为【3 3】，无参数。也就是说这个滤波器就是唯一的，元素都是固定的。

 h1 =fspecial('prewitt')
  1     1     1
  0     0     0
 -1    -1    -1

sobel

H = fspecial(‘sobel’)和上面的prewitt一样无参数，用于边缘的提取。

h1 = fspecial('sobel')

h1 =

     1     2     1
     0     0     0
    -1    -2    -1

运动模糊(motion)滤波器

H = fspecial(‘motion’,len,theta) 为运动模糊算子，有两个参数，表示摄像物体逆时针方向以theta角度运动了len个像素，len的默认值为9，theta的默认值为0。

unsharp

H = fspecial(‘unsharp’,alpha)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。返回的也是3×3大小的矩阵。

使用代码

在实践下面的代码的时候，可以使用：whos 变量名；来查看你所关心的变量的数据类型，大小等情况。

img = imread('images/apple.jpg');
% 依次替换为其他滤波器的语法即可
h1 = fspecial('gaussian',5);
img_new = imfilter(img,fspecial('gaussian',5,10),'replicate','same');

figure(1);
imshow(img)

figure(2);
imshow(img_new)

fspecial函数