实现对椒盐噪声的模拟生成和去除 、对比双边滤波和高斯滤波的处理效果、（3）利用Canny边缘检测函数分析图像的边缘处理图片实例

椒盐噪声是一种常见的图像噪声形式，其特点是随机分布的像素值变化较大，可以模拟生成通过随机选择像素并将其置为最大或最小值，然后将其他像素保持不变。在Python中，你可以使用numpy库结合random模块来实现：

import numpy as np
import random

def salt_and_pepper_noise(image, proportion):
    noise_image = image.copy()
    for i in range(len(noise_image)):
        for j in range(len(noise_image[0])):
            if random.random() < proportion:
                noise_image[i][j] = 0 if random.random() < 0.5 else 255
    return noise_image

对于椒盐噪声的去除，一种简单方法是使用平滑滤波器如均值滤波或中值滤波。

双边滤波和高斯滤波都是常用的图像平滑技术。双边滤波会同时考虑像素值和空间距离，所以它能保留边缘信息，而高斯滤波则只关注像素间的数值差异。双边滤波通常用于去噪的同时保持边缘清晰：

from skimage import filters

noisy_image = ... # 模拟的椒盐噪声图像
bilateral_filtered = filters.bilateral_filter(noisy_image)
gaussian_filtered = filters.gaussian_filter(noisy_image)

最后，Canny边缘检测是一个经典的边缘检测算法。例如，在Python的OpenCV库中，可以这样应用Canny边缘检测：

import cv2
canny_output = cv2.Canny(gaussian_filtered, low_threshold=50, high_threshold=150)
cv2.imshow("Edges", canny_output)