用MATLAB实现以下功能;读入一副图像，说明图像的格式，并将此图像变换为黑白格式，加入随机噪声。

以下是用 MATLAB 实现读入图像并转换为黑白格式并加入随机噪声的示例代码：

% 读入图像
img = imread('image.jpg');

% 显示图像格式
info = imfinfo('image.jpg');
disp(['图像格式为：', info.Format]);

% 转换为黑白格式
gray_img = rgb2gray(img);

% 加入随机噪声
noisy_img = imnoise(gray_img, 'salt & pepper', 0.05);

% 显示原图和处理后的图像
subplot(1,2,1), imshow(img), title('原图');
subplot(1,2,2), imshow(noisy_img), title('加入噪声后的图像');

首先，使用 imread 函数读入图像，可以通过 imfinfo 函数查看图像的格式。然后，使用 rgb2gray 函数将图像转换为黑白格式。最后，使用 imnoise 函数添加随机噪声。subplot 和 imshow 函数用于显示原图和处理后的图像。

注意，这只是一个示例代码，你需要根据自己的实际情况进行修改和调整。

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以下是一个简短的 Matlab 程序，实现读入一幅图像、加入高斯噪声、使用均值滤波平滑加噪声图像的功能：

% 读入图像
img = imread('image.jpg');

% 加入高斯噪声
noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01);

% 使用均值滤波平滑加噪声图像
smoothed_img = imfilter(noisy_img, fspecial('average', 3));

% 显示结果
imshow(smoothed_img);

其中，`imread` 函数用于读入图像，`imnoise` 函数用于加入高斯噪声，`imfilter` 函数用于进行均值滤波平滑操作，`imshow` 函数用于显示结果。在这个程序中，高斯噪声的参数为 `0` 和 `0.01`，表示均值和方差，均值滤波的卷积核大小为 `3`。