下图是一幅叠加了椒盐噪声和高斯噪声的图像，请将对其进行滤波，将其还原为一幅清晰的图像。

好的，我可以为您提供两种滤波的方法：中值滤波和高斯滤波。

中值滤波是一种非线性滤波方法，它能够有效地去除椒盐噪声。它的原理是将像素点周围的若干个像素的灰度值进行排序，然后取中间值作为该像素的新值。这样可以有效地去除极大和极小值的影响，从而使图像更加清晰。下面是使用中值滤波的代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('noisy_image.jpg')

# 中值滤波
img_median = cv2.medianBlur(img, 5)

# 显示图像
cv2.imshow('median filtered image', img_median)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，cv2.medianBlur() 函数的第二个参数表示滤波器的大小，这里设置为 5。

另一种滤波方法是高斯滤波。高斯滤波是一种线性滤波方法，它是通过对像素点周围的像素进行加权平均来实现的。它的原理是对像素点周围的像素进行高斯分布加权，从而得到该像素的新值。下面是使用高斯滤波的代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('noisy_image.jpg')

# 高斯滤波
img_gaussian = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)

# 显示图像
cv2.imshow('gaussian filtered image', img_gaussian)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，cv2.GaussianBlur() 函数的第二个参数表示滤波器的大小，这里设置为 (5, 5)，第三个参数表示标准差，这里设置为 0。

我建议您可以尝试使用这两种方法，看看哪种效果更好。