K-邻点平均算法 ，如何在matlab中实现？

     K-邻点平均法是指：在n×n的窗口内，属于同一集合体的像素，它们的灰度值将高度相关。因此，可用窗口内与中心像素的灰度最接近的K个邻像素的平均灰度来代替窗口中心像素的灰度值。这就是灰度最相近的K个邻点平均法。

 

如何在matlab中实现呢？ 

 

我思考了很久，没有结果……

基本的思路是：建立一个一维数组B，保存n×n这个二维数组数据A，然后采用排序的方法将B排序，最后是将中心像素和B中的数据比较，选择与中心像素的灰度最接近的K个邻像素（K<n*n）,并将其均值赋给中心像素。