使用matlab修改你编写的代码，在使用函数imfilter时，分别采用不同的填充方法（或边界选项，如零填充、’replicate’、’symmetric’、’circular’）进行低通滤波，显示处理后的图像；

在MATLAB中，`imfilter`函数允许你指定不同的填充（边界处理）选项，包括零填充（'zeros'）、镜像复制（'replicate'）、对称填充（'symmetric'）和循环填充（'circular'）。下面是一个例子，展示如何在进行低通滤波时使用不同的填充方法：

% 加载图像
img = imread('cameraman.tif');

% 生成一个简单的低通滤波模板（例如均值滤波）
template = ones(3) / 9;

% 使用不同填充方法
% 1. 零填充 ('zeros')
filtered_zeros = imfilter(img, template, 'Method', 'conv', 'Padding', 'zeros');

% 2. 镜像复制 ('replicate')
filtered_replicate = imfilter(img, template, 'Method', 'conv', 'Padding', 'replicate');

% 3. 对称填充 ('symmetric')
filtered_symmetric = imfilter(img, template, 'Method', 'conv', 'Padding', 'symmetric');

% 4. 循环填充 ('circular')
filtered_circular = imfilter(img, template, 'Method', 'conv', 'Padding', 'circular');

% 显示原图和每种填充方法的结果
figure;
subplot(2, 2, 1); imshow(img, 'InitialMagnification', 'fit'); title('Original Image');
subplot(2, 2, 2); imshow(filtered_zeros, 'InitialMagnification', 'fit'); title('Zero Padding');
subplot(2, 2, 3); imshow(filtered_replicate, 'InitialMagnification', 'fit'); title('Replication');
subplot(2, 2, 4); imshow(filtered_symmetric, 'InitialMagnification', 'fit'); title('Symmetric Padding');

%