用matlab对一幅图像加上高斯噪声后，分别采用中值滤波、自适应滤波和平滑滤波三 种方法对其进行滤波，并比较滤波后结果。

这里给出一个简单的实现过程：

1. 读取图像并加上高斯噪声

img = imread('lena.png');
noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01); % 添加方差为0.01的高斯噪声

2. 中值滤波

filtered_img_median = medfilt2(noisy_img, [3 3]); % 使用3x3的中值滤波器

3. 自适应滤波

filtered_img_adaptive = wiener2(noisy_img, [3 3]); % 使用3x3的自适应滤波器

4. 平滑滤波

h = fspecial('average', [3 3]); % 构造3x3均值滤波器
filtered_img_smooth = imfilter(noisy_img, h); % 使用均值滤波器进行平滑滤波

5. 比较滤波后结果

figure;
subplot(2, 2, 1); imshow(img); title('原图');
subplot(2, 2, 2); imshow(noisy_img); title('加噪后');
subplot(2, 2, 3); imshow(filtered_img_median); title('中值滤波');
subplot(2, 2, 4); imshow(filtered_img_adaptive); title('自适应滤波');
subplot(2, 2, 4); imshow(filtered_img_smooth); title('平滑滤波');

这样就可以进行三种滤波方法的比较了。需要注意的是，不同的滤波方法可能需要调整不同的参数以达到最佳效果。