对灰度图像添加椒盐噪声，用中值滤波器、最大值滤波器、最小值滤波器分别处理含噪图像，给出MATLAB代码

对灰度图像添加椒盐噪声通常涉及随机地将一些像素设置为0（代表黑色）或255（代表白色），这可以模拟噪声点。然后，使用中值滤波器、最大值滤波器和最小值滤波器来平滑并去除这些噪声。以下是简单的MATLAB代码示例：

首先，假设我们有一个名为`img`的灰度图像，下面是如何添加椒盐噪声和应用各种滤波器的步骤：

% 加载图像
img = imread('your_image.png'); % 替换为实际图片路径

% 添加椒盐噪声
saltNoiseProb = 0.05; % 指定噪声的概率
noisy_img = imnoise(img, 's&p', saltNoiseProb, 0);

% 中值滤波器
median_filtered = medfilt2(noisy_img, [3 3]); % 使用3x3窗口大小

% 最大值滤波器
max_filtered = imfilter(noisy_img, ones(3) / 9, 'replicate', 'same');

% 最小值滤波器
min_filtered = imfilter(noisy_img, -ones(3) / 9, 'replicate', 'same');

figure;
subplot(2, 2, 1), imshow(img, 'InitialMagnification', 'fit');
title('Original Image');
subplot(2, 2, 2), imshow(noisy_img, 'InitialMagnification', 'fit');
title('Noisy Image');
subplot(2, 2, 3), imshow(median_filtered, 'InitialMagnification', 'fit');
title('Median Filtered');
subplot(2, 2, 4), imshow(max_filtered, 'InitialMagnification', 'fit');
title('Max Filtered');
imshow(min_filtered, 'InitialMagnification', 'fit');
title('Min Filtered');

这里，`imnoise`函数用于添加椒盐噪声，`medfilt2`用于中值滤波，`imfilter`用于最大值和最小值滤波。`replicate`选项保持边缘像素不变。