在MATLAB中运用高斯滤波器对一副图片中含有的高斯白噪声进行过滤，要求给出的代码尽量简洁，同时对每行代码进行详细注释

下面是在MATLAB中运用高斯滤波器对一副图片中含有的高斯白噪声进行过滤的代码，注释详细，代码简洁：

% 加载原始图片
img = imread('image.jpg');

% 添加高斯白噪声
noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01);

% 定义高斯滤波器的大小和标准差
filter_size = 5;
sigma = 2;

% 创建高斯滤波器
gaussian_filter = fspecial('gaussian', filter_size, sigma);

% 对含有高斯白噪声的图片进行滤波
filtered_img = imfilter(noisy_img, gaussian_filter);

% 显示原始图片、含噪声图片和滤波后的图片
subplot(1,3,1), imshow(img), title('Original');
subplot(1,3,2), imshow(noisy_img), title('Noisy');
subplot(1,3,3), imshow(filtered_img), title('Filtered');

首先，使用`imread`函数加载原始图片；然后，使用`imnoise`函数添加高斯白噪声，其中第二个参数指定噪声类型为高斯白噪声，第三个参数为噪声均值（设为0），第四个参数为噪声方差（设为0.01）；接着，定义高斯滤波器的大小和标准差；使用`fspecial`函数创建高斯滤波器；最后，使用`imfilter`函数对含有高斯白噪声的图片进行滤波，得到滤波后的图片。使用`subplot`和`imshow`函数将原始图片、含噪声图片和滤波后的图片显示在同一窗口中，方便对比效果。