用matlab一页写出可以运行的用逆谐波均值滤波消除lena图片椒盐噪声的代码并且每行写上注释

清晰的注释是好的编程习惯，以下是用 MATLAB 实现用逆谐波均值滤波消除 Lena 图片椒盐噪声的代码：

% 读取 Lena 图片
lena = imread('lena.png');

% 添加椒盐噪声
lena_noise = imnoise(lena, 'salt & pepper', 0.05);

% 显示加噪声的 Lena 图片
subplot(1,2,1);
imshow(lena_noise);
title('加噪声的 Lena 图片');

% 定义滤波器尺寸
filter_size = 3;

% 定义 q 参数
q = -1.5;

% 定义新的空白图片
lena_filtered = zeros(size(lena_noise));

% 逆谐波均值滤波
for i = 1:size(lena_noise,1)
    for j = 1:size(lena_noise,2)
        % 获取滤波器范围
        i_start = max(i-floor(filter_size/2), 1);
        i_end = min(i+floor(filter_size/2), size(lena_noise,1));
        j_start = max(j-floor(filter_size/2), 1);
        j_end = min(j+floor(filter_size/2), size(lena_noise,2));
        % 计算滤波器中的像素点的分子和分母
        numerator = sum(sum(lena_noise(i_start:i_end, j_start:j_end).^(q+1)));
        denominator = sum(sum(lena_noise(i_start:i_end, j_start:j_end).^q));
        % 计算滤波后的像素值
        lena_filtered(i,j) = numerator / denominator;
    end
end

% 显示滤波后的 Lena 图片
subplot(1,2,2);
imshow(uint8(lena_filtered));
title('去噪声后的 Lena 图片');

本代码首先读取 Lena 图片，然后添加椒盐噪声。接着，定义滤波器尺寸和 q 参数，然后创建一个与添加噪声的 Lena 图片相同大小的空白图片，用于存储滤波后的结果。接下来，使用逆谐波均值滤波算法对每个像素点进行滤波操作，最后将滤波后的结果显示出来。