用matlab，采用3x3模板，自定义函数实现对图像f=[59 60 58 57 61 90 59 57 62 59 0 58 59 61 60 59]进行均值滤波和中值滤波

在MATLAB中，你可以使用`imfilter`函数来进行图像的均值滤波和中值滤波。首先，让我们了解一下如何自定义函数来实现这两个操作。

**均值滤波**：

function [filtered_image] = mean_filtering(image, template)
    % 检查模板大小
    if size(template) ~= [3 3]
        error('Template must be a 3x3 matrix');
    end

    % 计算模板的平均值
    mean_val = mean(mean(template));

    % 使用template做卷积处理
    filtered_image = imfilter(image, ones(3) / 9, 'replicate', 'conv');
    
    % 将结果转换回原图像范围（如果需要）
    % filtered_image = imadjust(filtered_image, [0 mean_val], [0 255]);
end

在这个函数里，`ones(3) / 9`创建了一个3x3的平滑模板，每个元素都是1除以9，即用于计算均值。`imfilter`函数会将这个模板应用于输入图像`image`上。

**中值滤波**：

function [filtered_image] = median_filtering(image, template)
    % 中值滤波通常不使用模板，而是直接指定滤波窗口大小
    window_size = size(template); % 3x3窗口
    filtered_image = medfilt2(image, window_size);
end

`medfilt2`函数是MATLAB内置的中值滤波函数，它不需要模板，而是直接接受滤波窗口的尺寸。

现在，对于给定的图像f，你可以这样应用这些函数：

% 定义原始图像矩阵
f = [59 60 58 57 61 90 59 57 62 59 0 58 59 61 60 59];

% 对f进行均值滤波
mean_filtered_f = mean_filtering(f, ones(3) / 9);

% 对f进行中值滤波
median_filtered_f = median_filtering(f, [3 3]);

% 显示过滤后的图像
subplot(1,2,1), imshow(mean_filtered_f, []);
title('Mean Filtered Image');
subplot(1,2,2), imshow(median_filtered_f, []);
title('Median Filtered Image');