设计不同的滤波器，对泊松噪声图像、椒盐噪声图像进行去噪。

针对泊松噪声图像和椒盐噪声图像的去噪，可以使用以下常用的滤波器：

1. 中值滤波器

中值滤波器可以有效地去除椒盐噪声，但对于泊松噪声的去噪效果不佳。具体使用方法如下：

dst = cv2.medianBlur(src, ksize)

其中，src是原始图像，ksize是核的大小，必须是正奇数。

2. 高斯滤波器

高斯滤波器可以有效地去除高斯噪声和椒盐噪声，对于泊松噪声的去噪效果一般。具体使用方法如下：

dst = cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX)

其中，src是原始图像，ksize是核的大小，sigmaX是X方向上的标准差。

3. 双边滤波器

双边滤波器可以保留图像的边缘信息，同时去除噪声，对于各种噪声的去噪效果较好。具体使用方法如下：

dst = cv2.bilateralFilter(src, d, sigmaColor, sigmaSpace)

其中，src是原始图像，d是滤波器的直径，sigmaColor是颜色空间的标准差，sigmaSpace是坐标空间的标准差。

4. 线性加权平均滤波器

线性加权平均滤波器可以对泊松噪声图像进行去噪，对于椒盐噪声的去噪效果较差。具体使用方法如下：

dst = cv2.divide(cv2.multiply(src, (maxValue - ksize)), cv2.subtract(maxValue, ksize))

其中，src是原始图像，ksize是核的大小，maxValue是像素值的最大值。

需要注意的是，各种滤波器的去噪效果和速度可能会受到不同的图像和噪声类型的影响，需要根据具体情况进行选择。