列出生成高斯噪声、椒盐噪声的图像。

生成高斯噪声和椒盐噪声的图像通常涉及图像处理和随机数生成的过程。以下是简要说明：

**高斯噪声（Gaussian Noise）**：
1. **Python 中的 numpy 库**：可以使用 numpy 的 random 模块生成高斯分布的随机数，然后将这些值应用到每个像素上。例如：

   import numpy as np
   img = np.random.normal(0, 0.1, (image_height, image_width))
   noisy_img = img + original_image

2. **结果展示**：生成的高斯噪声图像会显示为一些随机的小幅度起伏，整体看起来像是模糊了一些。

**椒盐噪声（Salt-and-Pepper Noise）**：
1. **Python 中的 scipy 或者 PIL 库**：对于椒盐噪声，可以选择随机的位置添加白色或黑色像素点。比如：

   from PIL import Image, ImageFilter
   import random

   noise_ratio = 0.05
   for i in range(image_height):
       for j in range(image_width):
           if random.random() < noise_ratio:
               noisy_img[i][j] = 0 if random.random() < 0.5 else 255
           else:
               noisy_img[i][j] = original_image[i][j]

2. **结果展示**：椒盐噪声会在图像中形成孤立的白点（椒盐粒）或黑点，对图像细节造成局部破坏。