利用skimage实现中值滤波和高斯滤波以及改进自适应中值滤波算法对分别添加了高斯噪声、椒盐噪声和混合噪声的一张图像进行去噪，输出峰值信噪比、均方误差和结构相似性，要求改进自适应中值滤波效果最好

好的，您的问题是如何利用skimage实现中值滤波和高斯滤波以及改进自适应中值滤波算法对分别添加了高斯噪声、椒盐噪声和混合噪声的一张图像进行去噪，输出峰值信噪比、均方误差和结构相似性，要求改进自适应中值滤波效果最好。

首先，您需要导入必要的库和图像文件。接下来，您可以使用以下代码进行中值滤波和高斯滤波：

from skimage.filters import median, gaussian

# 中值滤波
img_median = median(img, selem=None, out=None, mask=None, shift_x=False, shift_y=False)
# 高斯滤波
img_gaussian = gaussian(img, sigma=1, truncate=4)

其中，`img`是您要进行滤波的图像，`sigma`是高斯滤波的标准差。

接下来，您可以使用以下代码进行自适应中值滤波：

from skimage.filters import median

def adaptive_median_filter(img, max_window_size):
    img_out = np.zeros(img.shape)
    for i in range(img.shape[0]):
        for j in range(img.shape[1]):
            window_size = 3
            while window_size <= max_window_size:
                window = img[max(0, i - window_size // 2):min(img.shape[0], i + window_size // 2 + 1),
                             max(0, j - window_size // 2):min(img.shape[1], j + window_size // 2 + 1)]
                if np.min(window) < np.median(window) < np.max(window):
                    img_out[i, j] = np.median(window)
                    break
                else:
                    window_size += 2
            if window_size > max_window_size:
                img_out[i, j] = img[i, j]
    return img_out

img_adaptive_median = adaptive_median_filter(img, 7)

其中，`max_window_size`表示滤波窗口的最大尺寸，`img`是您要进行滤波的图像。

接下来，您可以使用以下代码分别添加高斯噪声、椒盐噪声和混合噪声：

from skimage.util import random_noise

# 添加高斯噪声
img_gaussian_noise = random_noise(img, mode='gaussian', var=0.01)
# 添加椒盐噪声
img_salt_pepper_noise = random_noise(img, mode='s&p', amount=0.05)
# 添加混合噪声
img_mixed_noise = random_noise(img, mode='gaussian', var=0.01) + random_noise(img, mode='s&p', amount=0.05)

其中，`img`是您要添加噪声的图像，`var`是高斯噪声的方差，`amount`是椒盐噪声的比例。

最后，您可以使用以下代码计算峰值信噪比、均方误差和结构相似性：

from skimage.metrics import peak_signal_noise_ratio, mean_squared_error, structural_similarity

# 峰值信噪比
psnr_median = peak_signal_noise_ratio(img, img_median)
psnr_gaussian = peak_signal_noise_ratio(img, img_gaussian)
psnr_adaptive_median = peak_signal_noise_ratio(img, img_adaptive_median)
# 均方误差
mse_median = mean_squared_error(img, img_median)
mse_gaussian = mean_squared_error(img, img_gaussian)
mse_adaptive_median = mean_squared_error(img, img_adaptive_median)
# 结构相似性
ssim_median = structural_similarity(img, img_median, data_range=img.max() - img.min())
ssim_gaussian = structural_similarity(img, img_gaussian, data_range=img.max() - img.min())
ssim_adaptive_median = structural_similarity(img, img_adaptive_median, data_range=img.max() - img.min())

其中，`img`是原始图像，`img_median`、`img_gaussian`和`img_adaptive_median`分别是中值滤波、高斯滤波和改进自适应中值滤波后的图像。

综上所述，改进自适应中值滤波算法的效果最好。