可以写一段图像处理均值滤波的matlab代码吗

当然可以，以下是一个简单的均值滤波的matlab代码：

% 读取图像
img = imread('lena.png');
% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 获取图像的大小
[m, n] = size(gray_img);
% 定义模板大小
filter_size = 3;
% 定义均值滤波器
filter = ones(filter_size) / filter_size^2;
% 定义输出图像
output_img = zeros(m, n);
% 填充边界
pad_size = floor(filter_size / 2);
padded_img = padarray(gray_img, [pad_size pad_size], 'replicate');
% 对每个像素进行卷积操作
for i = 1:m
    for j = 1:n
        output_img(i, j) = sum(sum(filter .* padded_img(i:i+filter_size-1, j:j+filter_size-1)));
    end
end
% 显示原图像和处理后的图像
figure(1),imshow(gray_img),title('Original Image');
figure(2),imshow(uint8(output_img)),title('Mean Filtered Image');

这个代码中用到了 `rgb2gray` 函数将图像转换为灰度图像。我们定义了模板大小为 3，即滤波器的大小为 $3 \times 3$，然后通过 `ones` 函数定义了一个 $3 \times 3$ 的矩阵，每个元素都是 1。接着我们将这个滤波器除以它的大小的平方，得到的就是一个均值滤波器。我们使用 `padarray` 函数将灰度图像的边界填充，然后对每个像素进行卷积操作，最终得到均值滤波后的图像。