matlab如何自己编写函数，实现对三维图像数组的最小值滤波

在MATLAB中，我们可以使用`function`关键字定义自己的函数，实现对三维图像数组的最小值滤波。下面是一个简单的示例代码：

function img_filtered = min_filter_3D(img, kernel_size)
% img: 输入的三维图像数组
% kernel_size: 滤波器核大小，一般为奇数
% img_filtered: 经过最小值滤波后的图像数组

% 获取输入图像的大小
[m, n, p] = size(img);

% 计算滤波器的边长
r = floor(kernel_size / 2);

% 初始化输出图像数组
img_filtered = zeros(m, n, p);

% 对于每个像素，以其为中心，计算滤波器内的最小值
for i = 1:m
    for j = 1:n
        for k = 1:p
            % 获取当前滤波器范围内的像素值
            i_min = max(i-r, 1);
            i_max = min(i+r, m);
            j_min = max(j-r, 1);
            j_max = min(j+r, n);
            k_min = max(k-r, 1);
            k_max = min(k+r, p);
            window = img(i_min:i_max, j_min:j_max, k_min:k_max);
            
            % 计算最小值并赋值给输出图像
            img_filtered(i, j, k) = min(window(:));
        end
    end
end

使用该函数可以对输入的三维图像数组进行最小值滤波，例如：

% 读入一个三维图像数组
img = imread('example.png');

% 对图像进行最小值滤波并显示结果
img_filtered = min_filter_3D(img, 5);
imshow(img_filtered);