在matlab中实现一个简单的图像处理流水线，包括去马赛克、去噪和压缩，并用MSE、PSNR、SSIM进行评估。并告诉我如何使用

在MATLAB中，我们可以创建一个基本的图像处理流水线，包括去马赛克、去噪和压缩。这里是一个简化的示例流程：

1. **去马赛克** (例如使用`imdeconvolve`):

   img = imread('input_image.jpg'); % 加载图像
   kernel = fspecial('unsharpmask'); % 去马赛克核
   deblurred_img = imdeconvolve(img, kernel); % 应用去马赛克滤波

2. **去噪** (如使用`imnoise`和`wiener2`):

   noisy_img = imnoise(deblurred_img, 'salt & pepper', 0.05); % 添加噪声
   denoised_img = wiener2(noisy_img); % 使用维纳滤波器去噪

3. **压缩** (如使用之前提到的JPEG编码):

   compressed_img = imwrite(denoised_img, 'processed_image.jpg', 'Quality', 70); % 设置压缩质量

4. **评估** (使用均方误差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)等指标)：

   original_size = size(img);
   mse = mean((denoised_img(:) - img(:)).^2); % 计算MSE
   psnr = 20 * log10(max(original_size(:)) / sqrt(mse)); % 计算PSNR
   ssim_val = imssim(img, denoised_img); % 计算SSIM值
   disp(['MSE: ', num2str(mse)]);
   disp(['PSNR: ', num2str(psnr), ' dB']);
   disp(['SSIM: ', num2str(ssim_val)]);

使用这个流程时，首先替换`'input_image.jpg'`为你要处理的图像文件名。注意实际应用中可能需要根据图像的具体情况进行调整，比如噪声类型、程度，以及去马赛克和去噪算法的选择。