xdu_1165:均值滤波

题目：

Problem A 均值滤波
问题描述
图像中的噪声在空间上的自相关很低，因此往往可以用均值滤波加以削弱。
具体来说，对于每个像素点P(x; y)，我们选出所有距P 的Manhattan 距离不
超过k 的像素点（不包括P 本身，即Manhattan 距离大于0，但小于等于k），
求这些像素点在原图像I0 中亮度的均值 I0，作为新的亮度I(P)。
给定图像I0 中所有像素点的亮度，和参数k，你能求出图像I 中所有像素
点的亮度吗？
输入格式
输入包含多组数据（最多10 组），请处理到EOF。
每组数据，第1 行包含2 个整数W;H，表示图像的宽度和高度。
之后H 行，每行W 个整数，用空格分割，表示图像中各个像素点的亮度。
保证1 W 800, 1 H 600，1 k min(W;H)。
保证亮度是[0; 256) 中的整数。
输出格式
对于每组数据，输出H 行，每行W 个整数，用空格分割，表示滤波后图像
中各个像素点的亮度，四舍五入到整数。
行末不要有多余的空格。

输入输出样例
输入样例
3 3 1
1 3 2
2 3 1
3 4 2

输出样例
3 2 2
2 3 2
3 3 3

HINT
(x1; y1) 和(x2; y2) 的Manhattan 距离是jx2