基于MATLAB，对图像处理中中值滤波、均值滤波和高斯滤波进行了对比与实现。

简介：
1. 核心任务：涉及对MATLAB图像处理中中值滤波、均值滤波和高斯滤波技术的实施与比较。具体而言：a) 中值滤波法是一种非线性平滑算法，它通过计算每个像素点的灰度值，并将其设置为该像素周围邻域内所有像素点灰度值的平均值来达到平滑效果。b) 均值滤波则是一种经典的线性滤波方法，其原理是在图像上选取一个模板，该模板包含目标像素及其周围的若干邻近像素（以目标像素为中心，通常为8个像素构成），然后用模板中所有像素的平均值替换目标像素原来的数值。c) 高斯滤波作为一种线性平滑滤波技术，特别适用于消除高斯噪声，并在图像处理中的降噪环节得到广泛应用。简单来说，高斯滤波实质上是对整幅图像进行加权平均操作，每个像素点的最终值是通过其自身以及邻域内其他像素值的加权平均得到的结果。高斯滤波的具体实现过程是：利用一个预定义的模板（也称为卷积核或掩码）扫描图像中的每一个像素点，并用该模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值来替代模板中心位置的原始灰度值。2. 程序功能：该程序实现了中值滤波、均值滤波以及高斯滤波的功能，并能够将处理后的图像输出到屏幕上。3. 结果评估：a) 在经过中值滤波处理后，高斯噪声得到了显著降低，而椒盐噪声几乎完全去除，表现出优异的去噪性能。b) 经过均值滤波处理后，无论是高斯噪声还是椒盐噪声都未能得到有效去除，图像呈现出明显的模糊化现象。c) 经过高斯滤波处理后，高斯噪声和椒盐噪声受到了较大程度的模糊化影响，原始图像似乎叠加了一层蒙版效果。【注意】如果添加的图片分辨率过高可能会触发警报；但若能正常输出则可忽略此提示。