用matlab命令实现：用合适的方法对加入高斯与椒盐噪声的图像进行去噪处理。

在MATLAB中，可以使用多种方法对含有高斯噪声和椒盐噪声的图像进行去噪处理。以下是两个常用技术的例子：

1. **高斯滤波**（Gaussian Filtering） - 适用于去除高斯噪声：

   % 首先加载带噪声的图像
   noisy_img = imread('noisy_image.jpg');
   
   % 定义高斯核大小（通常选择奇数，如5x5）
   kernel_size = 5;
   sigma = kernel_size / sqrt(8 * log(2)); % 根据噪声强度计算标准差
   
   % 使用imgaussfilt函数进行高斯滤波
   denoised_img = imgaussfilt(noisy_img, sigma);

2. **非局部均值去噪（Non-local Means Denoising）** - 更适合于椒盐噪声，因为它会考虑周围像素的整体相似性：

   % 导入NLMeans Toolbox，如果尚未安装需要单独安装
   if ~isToolboxAvailable('NonlocalMeans')
       installToolbox('NonlocalMeans');
   end
   
   % 初始化NLMeans函数
   nlm = nonlocalmeans('Data', noisy_img, 'Radius', [3 3], ... % 窗口大小
                         'ResponseScaling', 'none', ... % 响应尺度调整
                         'Method', 'patchmatch'); % 方法选择
   denoised_img = nlm();

对于混合噪声的情况，有时需要结合两者，先使用高斯滤波降低高频噪声，然后用非局部均值进一步处理椒盐噪声。