通过邻域操作或块操作，来实现至少一个空域滤波器matlab代码

在MATLAB中，空域滤波器是一种常见的图像处理技术，它通过直接对像素值进行操作来改变图像的特性。这里我们可以使用邻域操作或块操作（如卷积运算）来实现简单的平滑滤波（如均值滤波）或者更复杂的滤波器（如高斯滤波）。

例如，下面是使用邻域平均法（均值滤波）的简单例子：

function filtered_image = mean_filter(image, kernel_size)
    % 确保输入是一个矩阵
    if ~isnumeric(image) || size(image, 2) ~= size(image, 1)
        error('Input must be a square matrix');
    end
    
    % 计算滤波器的大小
    filter_size = kernel_size + 1;
    
    % 初始化输出矩阵，大小与原图相同
    filtered_image = zeros(size(image));
    
    % 邻域操作（卷积）
    for i = 1:size(image, 1)
        for j = 1:size(image, 2)
            % 获取当前像素及其周围邻域
            neighborhood = image(max(1, i-filter_size+1):min(i+filter_size, size(image, 1)), max(1, j-filter_size+1):min(j+filter_size, size(image, 2)));
            
            % 计算并设置中心像素的新值（取均值）
            filtered_image(i, j) = mean(neighborhood(:));
        end
    end
end

% 使用5x5的均值滤波器
filtered = mean_filter(original_image, 5);

在这个例子中，`kernel_size`决定了滤波器的窗口大小。更大的窗口会带来更平滑的效果，但可能会丢失更多的细节。