图像如何利用线性预测去除椒盐噪声用MATLAB代码表示，并且每行代码写注释

好的，下面是MATLAB代码实现去除椒盐噪声的线性预测：

% 读入带有椒盐噪声的图像
img = imread('noisy_image.png');

% 将图像转换为灰度图像
img_gray = rgb2gray(img);

% 定义预测窗口的大小
win_size = 3;

% 利用 imnlmfilt 函数去除椒盐噪声
img_denoised = imnlmfilt(img_gray, 'DegreeOfSmoothing', 0.01);

% 利用线性预测去除残留的噪声
for i = 2:size(img_denoised, 1)-1
    for j = 2:size(img_denoised, 2)-1
        % 构造预测窗口
        win = img_denoised(i-1:i+1, j-1:j+1);
        
        % 将预测窗口转化为向量
        win_vec = win(:);
        
        % 计算预测系数
        p = inv(win_vec'*win_vec)*win_vec'*win_vec(5);
        
        % 利用预测系数进行线性预测
        img_denoised(i,j) = win_vec'*p;
    end
end

% 显示去除噪声后的图像
imshow(img_denoised);

注释已经写在代码中了，主要的思路是利用 `imnlmfilt` 函数去除椒盐噪声，然后通过构造预测窗口，计算预测系数，进行线性预测，最终得到去除噪声后的图像。