matlab中对 所选图添加噪声（可以选择高斯噪声或椒盐噪声），次数为 10 次、 30 次和 50 次； 2）对添加噪声后的图像去噪； 3）输出一幅图，该图包含七幅子图，共三排，第一排是 原图，第二排是添加噪声后的图；第三排是对应去噪声后的图像； 4）每幅图的顶头都加上小标题。

在MATLAB中，你可以按照以下步骤来实现这个需求：

1. **添加噪声**:
- 对于高斯噪声，可以使用`imnoise`函数，例如:

     % 假设img是原始图像
     noise_levels = [10, 30, 50]; % 噪声级别列表
     for i = 1:length(noise_levels)
       noisy_img_i = imnoise(img, 'gaussian', 0, noise_levels(i)); % 高斯噪声
       % 或者使用saltpepper噪声 (replace 'gaussian' with 'salt & pepper')
       noisy_img_i = imnoise(img, 'salt & pepper', 'Probability', noise_levels(i)/100);
     end

2. **去噪处理**:
MATLAB有多种去噪算法，如均值滤波、中值滤波、Wiener滤波等。这里以中值滤波为例:

     denoised_imgs = medfilt2(noisy_img_i); % 使用中值滤波去噪

3. **创建并显示结果**:
- 创建子图网格 (`subplot`) 并填充数据:

     figure;
     rows = 3; cols = ceil(length(noise_levels) / rows);
     for i = 1:length(noise_levels)
       subplot(rows, cols, i+1);
       title(['Original (Noise Level = ' num2str(noise_levels(i)) ')']);
       
       switch i
         case 1
           imshow(img), axis off; % 原始图
         case 1: % 第二排
           imshow(noisy_img_i), axis off;
         otherwise
           imshow(denoised_imgs(i)), axis off;
       end
     end

4. **输出结果**:
- 确保所有子图设置为合适的比例，并保存成图片文件:

     saveas(gcf, 'noisy_and_denoised_images.png'); % 保存图片到指定路径