matlab定义一个5×5EM算法的adapmedian文件

EM算法是一种常见的求解高斯混合模型参数的方法，而自适应中值滤波（Adaptive Median Filter）是一种常见的图像处理方法。这两个概念在本质上没有关联，因此不太清楚你的需求是什么。不过，我可以为你提供一个5×5自适应中值滤波的matlab代码，以供参考：

function img_filtered = adapmedian(img, window_size)
% img: 待处理图像
% window_size: 窗口大小（一般为奇数），默认为5

if nargin < 2
    window_size = 5;
end

% 补零
img_padded = padarray(img, [(window_size-1)/2, (window_size-1)/2], 'symmetric');

% 初始化输出矩阵
img_filtered = zeros(size(img));

% 对每个像素点进行处理
for i = 1:size(img, 1)
    for j = 1:size(img, 2)
        % 获取当前像素点所在的窗口
        window = img_padded(i:i+window_size-1, j:j+window_size-1);
        
        % 计算当前窗口的中值和极差
        median_val = median(window(:));
        range_val = max(window(:)) - min(window(:));
        
        % 如果中值处于窗口的最大值和最小值之间，则输出中值
        if img(i, j) > min(window(:)) && img(i, j) < max(window(:))
            img_filtered(i, j) = img(i, j);
        % 否则，如果极差小于等于2，则输出中值
        elseif range_val <= 2
            img_filtered(i, j) = median_val;
        % 否则，缩小窗口大小，重复上述步骤
        else
            window_size_new = window_size - 2;
            if window_size_new < 3
                img_filtered(i, j) = median_val;
            else
                window_new = img_padded(i:i+window_size_new-1, j:j+window_size_new-1);
                median_val_new = median(window_new(:));
                range_val_new = max(window_new(:)) - min(window_new(:));
                if img(i, j) > min(window_new(:)) && img(i, j) < max(window_new(:))
                    img_filtered(i, j) = img(i, j);
                elseif range_val_new <= 2
                    img_filtered(i, j) = median_val_new;
                else
                    img_filtered(i, j) = median(window_new(:));
                end
            end
        end
    end
end

% 转换成uint8类型
img_filtered = uint8(img_filtered);
end

需要注意的是，上述代码中的自适应中值滤波只考虑了灰度图像，对于彩色图像需要进行相应的修改。