请帮我分析这段代码中均值滤波处理过程和原理clc; clear; I = imread('Panda.bmp'); %读取图片 I_PepperSalt=imnoise(I,'salt & pepper'); %添加椒盐噪声 Mat = ones(3,3)/9; %3x3均值滤波矩阵 [m,n] = size(I_PepperSalt); %读取图像长和宽 I1 = double(I_PepperSalt); %将图像转换成double类型 I2 = I1; for i=2:m-1 for j=2:n-1 %从去除边缘的像素开始滤波 Mat2 = I1(i-1:i+1,j-1:j+1).*Mat; s = sum(Mat2(:)); I2(i,j) = s; end end I3 = uint8(I2); %图像对比 figure; subplot(131) imshow(I); title("原始图像"); subplot(132) imshow(I_PepperSalt); title("椒盐噪声图像"); subplot(133) imshow(I3); title("均值滤波图像");

这段代码实现了对一幅图像添加椒盐噪声后的均值滤波处理，并将处理前后的图像进行对比展示。

均值滤波的过程如下：

1. 读取一幅图像并添加椒盐噪声。

2. 定义一个3x3的均值滤波矩阵Mat，其中每个元素都为1/9。

3. 将图像转换成double类型，并将其复制一份到I2中。

4. 从去除边缘的像素开始遍历图像，对于每一个像素，将其周围的3x3像素与均值滤波矩阵相乘，再将其加和，得到一个新的像素值，并将其存储到I2中。

5. 遍历结束后，将I2转换成uint8类型，即可得到经过均值滤波处理后的图像I3。

6. 最后将原始图像、添加椒盐噪声后的图像以及均值滤波处理后的图像进行对比展示。

在本段代码中，Mat定义了一个3x3的均值滤波矩阵，即每个元素都为1/9，这个矩阵相当于一个模板，用于对每个像素进行处理。在处理过程中，遍历图像时，对于每个像素，将其周围的3x3像素与Mat中的对应元素相乘，然后将乘积相加，得到的和即为该像素在均值滤波下的新值。最后将新值赋给I2对应的像素位置，完成该像素的处理。这个过程即为均值滤波的原理。