python对图像astronaut.tif原图像加入高斯噪声，用滤波处理图像(图像四周边界不处理，下同)，同屏显示原图像、加噪图像和处理后的图像。

好的，我可以帮你解决这个问题。首先，我们需要导入一些必要的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import ndimage
from skimage import io

接着，我们需要加载astronaut.tif图像并显示：

image = io.imread('astronaut.tif')
plt.imshow(image, cmap='gray')
plt.title('Original Image')
plt.show()

然后，我们可以添加高斯噪声到图像中：

noisy_image = ndimage.gaussian_filter(image, sigma=5)
plt.imshow(noisy_image, cmap='gray')
plt.title('Noisy Image')
plt.show()

接下来，我们使用一个滤波器来处理噪声图像。在这个例子中，我们将使用一个高斯滤波器：

filtered_image = ndimage.gaussian_filter(noisy_image, sigma=3)
plt.imshow(filtered_image, cmap='gray')
plt.title('Processed Image')
plt.show()

最后，我们将原始图像、加噪图像和处理后的图像在同一个窗口中显示：

fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(10, 8))

ax[0].imshow(image, cmap='gray')
ax[0].set_title('Original Image')

ax[1].imshow(noisy_image, cmap='gray')
ax[1].set_title('Noisy Image')

ax[2].imshow(filtered_image, cmap='gray')
ax[2].set_title('Processed Image')

plt.show()

这样就完成了图像处理过程，你可以尝试运行这段代码并查看结果。