用matlab命令实现：分别利用逆谐波均值滤波器、自适应中值滤波器对含有椒盐噪声的图像进行去噪，并分别计算去噪后图像的峰值信噪比。

在MATLAB中，你可以通过以下几个步骤来实现这一过程：

1. **读取椒盐噪声图像**

% 读取图像
img = imread('noisy_image.jpg'); % 替换为你的图像文件名

2. **逆谐波均值滤波器去噪**

% 应用逆谐波均值滤波
ihm_img = harmonicMeanFilter(img); % 如果你的版本支持harmonicMeanFilter

3. **自适应中值滤波去噪**

% 自适应中值滤波
amf_img = medfilt2(img, [3 3]); % 使用3x3大小的窗口，可以根据需要调整

4. **计算PSNR**

function psnr = psnr(img1, img2)
    % 计算均方差 (MSE)
    mse = norm(img1(:) - img2(:))^2 ./ numel(img1);

    % 转换成dB
    psnr = 10*log10(1/mse);
end

% 计算各去噪后图像的PSNR
ihm_psnr = psnr(img, ihm_img);
amf_psnr = psnr(img, amf_img);
fprintf('PSNR of IHM filtered image: %.2f dB\n', ihm_psnr);
fprintf('PSNR of AMF filtered image: %.2f dB\n', amf_psnr);

执行以上代码后，你会得到逆谐波均值滤波和自适应中值滤波后图像的PSNR值。记得替换`'noisy_image.jpg'`为你的椒盐噪声图像的实际路径。如果你的问题是在特定步骤上卡住了，随时告诉我以便进一步协助。