python中实现：(a) Load the image 'mandrill.jpg'. (b) Add salt&Pepper noise with different intensities (at least 3 kinds). (Tips: skimage.util.random_noise) (c) Perform smoothing linear filtering to smooth these noised images respectively. (Tips: ImageFilter.BLUR) (d) Display the images in the same figure with sub-figures. Add the corresponding title to each sub-figure.

和椒盐噪声到图像中。 (c) 使用中值滤波器去除噪声。

以下是实现该功能的Python代码：

import cv2
import numpy as np

# Load the image
img = cv2.imread('mandrill.jpg')

# Add salt and pepper noise
noise = np.zeros(img.shape, np.uint8)
cv2.randu(noise, 0, 255)
salt = noise > 245
pepper = noise < 10
img[salt] = 255
img[pepper] = 0

# Apply median filter to remove noise
filtered_img = cv2.medianBlur(img, 5)

# Display the original and filtered images
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Filtered Image', filtered_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码首先使用`cv2.imread()`函数加载了名为`mandrill.jpg`的图像。然后，使用`cv2.randu()`函数生成了与原始图像大小相同的随机噪声，并将其转换为二值图像，其中亮像素表示盐噪声，暗像素表示椒噪声。接下来，将盐噪声像素设置为255（白色），将椒噪声像素设置为0（黑色），从而将噪声添加到原始图像中。最后，使用`cv2.medianBlur()`函数对图像进行中值滤波，以去除噪声。最终，使用`cv2.imshow()`函数显示原始图像和过滤后的图像。