使用Matlab读取一幅彩色图像，然后转换为灰度图像，并对图像进行如下处理： （1）向图像添加高斯噪声，然后用平滑滤波器 1 10 ( 1 1 1 1 2 1 1 1 1 ) 进行滤波。 （2）向图像添加椒盐噪声，然后用中值滤波器进行滤波。

在MATLAB中，你可以使用以下步骤来读取彩色图像，将其转换为灰度，然后添加高斯噪声和平滑滤波，以及椒盐噪声和中值滤波：

1. **读取彩色图像和转换为灰度**

   img = imread('example_image.jpg'); % 替换为你的图像文件名
   gray_img = rgb2gray(img);

2. **添加高斯噪声和平滑滤波**
首先，计算高斯核（这里假设标准差为1）：

   sigma = 1;
   h = fspecial('gaussian', size(gray_img), sigma);

接着，添加高斯噪声：

   noisy_gray_img = imnoise(gray_img, 'gaussian', 0, sigma);

最后，使用卷积操作应用高斯滤波器进行平滑：

   smoothed_img_gaussian = imfilter(noisy_gray_img, h);

3. **添加椒盐噪声和中值滤波**
对于椒盐噪声，MATLAB内置函数`imperfection`可以生成椒盐噪声，然后我们使用中值滤波器去除噪声：

   salt_and_pepper_noise = imperfection(smoothed_img_gaussian, 'saltandpepper', 0.05); % 噪声比例为5%
   median_filtered_img = medfilt2(salt_and_pepper_noise);

如果你想查看每一步的结果，可以分别使用`imshow`函数：

   figure; imshow(gray_img, []);
   figure; imshow(noisy_gray_img, []);
   figure; imshow(smoothed_img_gaussian, []);
   figure; imshow(median_filtered_img, []);