MATLAB手写中值滤波代码，设定多个不同的窗口大小，并可视化，不要调库

以下是MATLAB的手写中值滤波代码，其中包括了多个不同的窗口大小，并且进行了可视化处理。这里是不使用MATLAB自带的`medfilt2`函数，而是手动实现中值滤波。

% 设置输入图像
img = imread('example.jpg');

% 定义窗口大小
windows = [3, 5, 7, 9];

% 创建可视化窗口
figure;

% 循环遍历所有窗口大小
for i = 1:length(windows)
    % 获取当前窗口大小
    window_size = windows(i);
    
    % 创建一个空的输出图像
    img_med = zeros(size(img));
    
    % 循环遍历所有像素
    for x = 1:size(img, 1)
        for y = 1:size(img, 2)
            % 获取当前像素的窗口
            x_min = max(1, x - floor(window_size/2));
            y_min = max(1, y - floor(window_size/2));
            x_max = min(size(img, 1), x + floor(window_size/2));
            y_max = min(size(img, 2), y + floor(window_size/2));
            window = img(x_min:x_max, y_min:y_max);
            
            % 对窗口内的像素进行排序，并取中间值作为当前像素的值
            sorted_window = sort(window(:));
            img_med(x, y) = sorted_window(floor(length(sorted_window)/2) + 1);
        end
    end
    
    % 在可视化窗口中显示当前中值滤波结果
    subplot(2, 2, i);
    imshow(uint8(img_med));
    title(sprintf('Window size: %d', window_size));
end

在上述代码中，我们首先设置了输入图像，然后定义了多个不同的窗口大小。接下来，我们创建了一个可视化窗口，并使用循环遍历所有窗口大小。在每次循环中，我们获取当前窗口大小，并手动实现了中值滤波算法。具体来说，我们循环遍历所有像素，并获取当前像素的窗口。然后，我们对窗口内的像素进行排序，并取中间值作为当前像素的值。最后，我们在可视化窗口中显示当前中值滤波结果，并使用`title`函数添加窗口大小的标签。

运行上述代码后，您将获得一个可视化窗口，其中包括了不同窗口大小下的中值滤波结果。