用matlab一页写出可以运行的用谐波均值滤波消除lena图片高斯噪声的代码并且每行写上注释

以下是可以运行的用谐波均值滤波消除lena图片高斯噪声的Matlab代码：

% 读入lena图片并显示
lena = imread('lena.jpg');
figure, imshow(lena);

% 添加高斯噪声
lena_gaussian = imnoise(lena, 'gaussian', 0, 0.01);
figure, imshow(lena_gaussian);

% 定义谐波均值滤波器的半径r和q值
r = 3;
q = 1.5;

% 对lena图片进行谐波均值滤波
lena_harmonic = zeros(size(lena));
for i = 1:size(lena, 1)
    for j = 1:size(lena, 2)
        % 计算当前像素点的谐波均值
        win = lena_gaussian(max(i-r,1):min(i+r,size(lena,1)), max(j-r,1):min(j+r,size(lena,2)));
        win_size = numel(win);
        if win_size > 0
            win_inv = 1 ./ double(win);
            win_sum = sum(win_inv(:));
            harmonic_mean = win_size / win_sum;
            lena_harmonic(i,j) = harmonic_mean ^ q;
        end
    end
end

% 显示谐波均值滤波后的lena图片
figure, imshow(uint8(lena_harmonic));

首先，我们读入lena图片并展示：

lena = imread('lena.jpg');
figure, imshow(lena);

然后，我们添加高斯噪声并展示：

lena_gaussian = imnoise(lena, 'gaussian', 0, 0.01);
figure, imshow(lena_gaussian);

接下来，我们定义谐波均值滤波器的半径r和q值：

r = 3;
q = 1.5;

然后，我们对lena图片进行谐波均值滤波：

lena_harmonic = zeros(size(lena));
for i = 1:size(lena, 1)
    for j = 1:size(lena, 2)
        % 计算当前像素点的谐波均值
        win = lena_gaussian(max(i-r,1):min(i+r,size(lena,1)), max(j-r,1):min(j+r,size(lena,2)));
        win_size = numel(win);
        if win_size > 0
            win_inv = 1 ./ double(win);
            win_sum = sum(win_inv(:));
            harmonic_mean = win_size / win_sum;
            lena_harmonic(i,j) = harmonic_mean ^ q;
        end
    end
end

在循环中，我们首先计算当前像素点的谐波均值：我们提取以当前像素点为中心的一个大小为(2r+1)x(2r+1)的窗口，计算窗口内像素值的倒数之和win_sum，然后用窗口内像素点的总数除以win_sum，即可得到谐波均值harmonic_mean。最后，我们将谐波均值的q次方作为当前像素点的值。

最后，我们展示谐波均值滤波后的lena图片：

figure, imshow(uint8(lena_harmonic));