在MATLAB图像处理工具箱中提供了二维统计顺序滤波函数ordfilt2函数。二维统计顺序滤波是中值滤波的推广，对于给定的n个数值｛al ,a2,...,an｝，将它们按大小顺序排列，将处于第k个位置的元素作为图像滤波输出，即序号为k的二维统计滤波。ordfilt2函数语法格式为：
句法
B = ordfilt2（A，order，domain）
%将A中的每个元素替换为由域中非零元素指定的有序邻居集合中的orderth元素
B = ordfilt2（A，order，domain，S）
%过滤器A，其中ordfilt2使用对应于域的非零值的S值作为附加偏移量。您可以使用此语法来实现灰度形态学操作，包括灰度扩张和侵蚀。
B = ordfilt2（___，padopt）
%过滤器A，其中padopt指定ordfilt2如何填充矩阵边界。
其中，（1）A是输入矩阵，指定为2-D，实数，非稀疏，数字或逻辑数组。
（2）order是用于替换目标像素的元素，指定为类double的实数标量整数。
（3）domain是邻域，指定为数字或逻辑矩阵，包含1和0。域相当于用于二值图像操作的结构元素。 1值元素定义了过滤操作的邻域。下表给出了一些常 见过滤器的例子：
其功能是：对图像X作顺序统计滤波，order为滤波器输出的顺序值，domain为滤波窗口。S是与domain大小相同的矩阵，它是对应domain中非零值位置 的输出偏置，这在图形形态学中是很有用的。例如：
B=ordfilt2(X,5,ones(3,3))，相当于3×3的中值滤波
B=ordfilt2(X,1,ones(3,3))，相当于3×3的最小值滤波
B=ordfilt2(X,9,ones(3,3))，相当于3×3的最大值滤波
B=ordfilt2(X,1,[0 1 0;1 0 1;0 1 0])，输出的是每个像素的东、西、南、北四个方向相邻像素灰度的最小值。
（4）S是附加偏移量，指定为与域大小相同的矩阵。
（5）padopt是填充选项，指定为以下任一值：
| Option | Description |
| 'zeros' |
Pad array boundaries with 0's （用0填充数组边界） |
| 'symmetric' |
Pad array with mirror refiections of itself （对称填充） |
Examples
%Read image into workspace and display it.
A = imread('snowflakes.png'); figure imshow(A)
%Filter the image and display the result. B = ordfilt2(A,25,true(5)); figure imshow(B)
