matlab 谐波均值滤波器

Matlab 中的谐波均值滤波器可以使用 `imhmean` 函数实现。该函数的语法如下：

J = imhmean(I, hsize)

其中，`I` 表示输入的图像，`hsize` 表示滤波器的大小。该函数将对图像中每个像素周围的像素进行谐波均值滤波，并返回滤波后的图像 `J`。

谐波均值滤波器是一种特殊的均值滤波器，它可以有效地去除图像中的椒盐噪声和斑点噪声。它的原理是对图像中每个像素周围的像素取倒数后求平均值，再将平均值的倒数作为该像素的新值。这样做的效果是，对于椒盐噪声和斑点噪声，由于其像素值明显偏离周围像素的值，因此其倒数较小，谐波均值滤波器在求平均值时将更多地考虑周围正常像素的值，从而有效地去除噪声。

相关问题

给我一个算术均值滤波器 几何均值滤波器 谐波均值滤波器 逆谐波均值滤波器这4个滤波器同时处理同一张图片的MATLAB代码

以下是MATLAB代码示例：

% 读取图片
img = imread('test.jpg');

% 算术均值滤波器
arithmetic_mean_filter = ones(3,3)/9;
img_arithmetic = imfilter(img, arithmetic_mean_filter);

% 几何均值滤波器
geometric_mean_filter = fspecial('average', [3,3]);
img_geometric = exp(imfilter(log(double(img)), geometric_mean_filter));

% 谐波均值滤波器
harmonic_mean_filter = @(x) numel(x) / sum(1 ./ double(x));
img_harmonic = nlfilter(img, [3,3], harmonic_mean_filter);

% 逆谐波均值滤波器
q = 1.5;
img_niharmonic = nlfilter(img, [3,3], @(x) mean(double(x).^(q+1)) / mean(double(x).^q));

% 显示结果
figure;
subplot(2,3,1); imshow(img); title('Original Image');
subplot(2,3,2); imshow(img_arithmetic); title('Arithmetic Mean Filter');
subplot(2,3,3); imshow(img_geometric); title('Geometric Mean Filter');
subplot(2,3,4); imshow(img_harmonic); title('Harmonic Mean Filter');
subplot(2,3,5); imshow(img_niharmonic); title('Inverse Harmonic Mean Filter');

代码中，我们使用了以下函数：

- `imread`：读取图片。
- `imfilter`：对图片进行滤波处理。
- `fspecial`：生成均值滤波器。
- `exp` 和 `log`：对图片进行指数和对数运算。
- `nlfilter`：对图片进行非线性滤波处理。

其中，算术均值滤波器和几何均值滤波器使用了 `imfilter` 函数，谐波均值滤波器和逆谐波均值滤波器使用了 `nlfilter` 函数。

MATLAB逆谐波均值滤波器

逆谐波均值滤波器（Inverse Harmonic Mean Filter）是一种非线性滤波器，它是对谐波均值滤波器的一种改进，可以有效地去除椒盐噪声。MATLAB中可以使用以下代码实现逆谐波均值滤波器：

function img_filtered = ihmf(img, mask_size, q)
%img: 输入图像
%mask_size: 滤波器大小
%q: 滤波器阶数
[height, width] = size(img);
img_filtered = img;
img_pad = padarray(img, [mask_size, mask_size], 'symmetric'); %对图像进行边缘填充
for i = mask_size + 1 : height + mask_size
    for j = mask_size + 1 : width + mask_size
        temp = img_pad(i - mask_size : i + mask_size, j - mask_size : j + mask_size); %取出当前像素周围的邻域
        num = sum(temp .^ (q + 1), 'all'); %计算分子
        den = sum(temp .^ q, 'all'); %计算分母
        img_filtered(i - mask_size, j - mask_size) = num / den; %更新像素值
    end
end
end

其中，`img`为输入图像，`mask_size`为滤波器大小，`q`为滤波器阶数。函数返回经过逆谐波均值滤波器处理后的图像 `img_filtered`。