将上面这段代码更改为处理dcm图像的代码

好的，为了将上面的MATLAB代码用于处理dcm图像，需要添加一些步骤以及使用DICOM工具箱来读取和处理dcm图像。下面是更改后的代码：

function [output_image] = sl_filter_dcm(input_image, window_size, lambda)

% 读取dcm图像
input_image = dicomread(input_image);

% 将图像转换为双精度类型
input_image = im2double(input_image);

% 获取图像大小
[height, width] = size(input_image);

% 设置输出图像初始值为0
output_image = zeros(height, width);

% 计算窗口大小的一半
half_window = floor(window_size/2);

% 循环遍历图像像素
for i = 1:height
    for j = 1:width
        
        % 获取当前像素的窗口
        window = input_image(max(i-half_window,1):min(i+half_window,height), max(j-half_window,1):min(j+half_window,width));
        
        % 计算窗口的标准差
        sigma = std2(window);
        
        % 计算S-L滤波器的权值
        weight = 1 / (1 + (sigma/lambda)^2);
        
        % 计算输出像素值
        output_image(i,j) = sum(sum(window .* weight)) / sum(sum(weight));
    end
end

% 将输出图像的像素值限制在0-1之间
output_image(output_image < 0) = 0;
output_image(output_image > 1) = 1;

% 将输出图像转换为uint16类型
output_image = uint16(output_image * double(intmax('uint16')));

% 创建dcm元数据结构
dcm_info = dicominfo(input_image);

% 写入新的dcm图像
dcmwrite(output_image, 'output.dcm', dcm_info);

end

在这个新的代码中，我们添加了一些步骤来读取和处理dcm图像。我们使用DICOM工具箱中的`dicomread`函数来读取输入dcm图像，并将其转换为双精度类型。然后，我们循环遍历图像像素，并计算每个像素的S-L滤波器权值。最后，我们将输出图像的像素值限制在0-1之间，并将其转换为uint16类型。接下来，我们使用`dicominfo`函数来获取输入dcm图像的元数据，并使用`dcmwrite`函数将新的dcm图像写入到输出文件中。注意，在这个新的代码中，我们不需要将输出图像转换为uint8类型，而是将其转换为uint16类型，因为dcm图像通常是16位的。