给出一种在matlab中实现的一个简单的去噪，去马赛克，压缩的流水线代码，使用MSE、PSNR、SSIM等进行评估

在MATLAB中实现一个简单的图像去噪、去马赛克和压缩的流水线，并通过MSE（均方误差）、PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似度指标）进行性能评估，你可以参考以下步骤：

% 加载原始图像
original_image = imread('your_input_image.jpg');

% 去噪部分（假设使用中值滤波）
filtered_image = medfilt2(original_image); % 使用中值滤波器去噪

% 去马赛克部分（同样使用均值滤波）
denoised_image = imfilter(filtered_image, ones(3) / 9, 'replicate'); % 模拟去除马赛克效果

% 压缩（例如JPEG压缩）
compressed_image = imresize(denoised_image, 0.8); % 缩小尺寸进行初步压缩
compressed_image = imwrite(compressed_image, 'compressed_image.jpg', 'Quality', 75); % 更改 Quality 参数调整压缩质量

% 评估
mse = mean((original_image - compressed_image).^2);
psnr = 10 * log10(max(abs(original_image(:)))^2 / mse);
ssim = ssim(original_image, compressed_image);

fprintf('MSE: %.4f\n', mse);
fprintf('PSNR: %.2f dB\n', psnr);
fprintf('SSIM: %.4f\n', ssim);