根据均值滤波的基本原理自定义均值滤波函数d=avefilt(x,n)，x为输入图像矩阵，n为模板大小（即n×n），d为输出图像矩阵。并调用该函数对含有高斯噪声的图像进行均值滤波处理。MATLAB

均值滤波是一种常用的图像平滑技术，其基本思想是通过取像素邻域内的平均值来替换当前像素的值。在MATLAB中，你可以使用`imfilter`函数来实现自定义的均值滤波操作。下面是一个简单的例子来展示如何编写`avefilt`函数，并对含有高斯噪声的图像进行处理：

function d = avefilt(x, n)
% 定义均值滤波核
kernel = ones(n) / (n^2);
% 使用imfilter函数进行滤波
d = imfilter(x, kernel, 'replicate');
end

% 示例：假设你有一个名为noisy_img的含有高斯噪声的图像
noisy_img = imread('your_image.jpg'); % 替换为实际的图像文件名
% 计算5x5的均值滤波
filtered_img = avefilt(noisy_img, 5);

% 显示原图和去噪后的图像
subplot(1, 2, 1), imshow(noisy_img);
title('Original Image with Noise');
subplot(1, 2, 2), imshow(filtered_img);
title('Filtered Image using Mean Filter');

% 相关问题--