【MATLAB例程，图像滤波5】 反谐波均值滑动窗口滤波（CHMF）图像降噪与质量评价，附代码下载链接

完整代码，均已调试完成，可直接运行，得到结果

文章目录

• 运行结果
• MATLAB源代码

本例程面向灰度图像局部噪声抑制与细节保持问题，独立实现反谐波均值滑动窗口滤波（CHMF）。程序使用正阶反谐波均值抑制胡椒噪声。低灰度脉冲在幂加权中贡献较小，正常灰度样本对输出起主导作用。程序采用单个 .m 文件，适合图像处理课程实验、算法原理学习、参数调试和二次开发。

运行结果

• 原始与含噪图像图：对比包含渐变、纹理、几何边缘和细线结构的原始测试图像与胡椒脉冲噪声图像。

  

• 滤波结果与误差图：展示反谐波均值滑动窗口滤波（CHMF）输出及其相对原始图像的绝对误差。

  

• 边缘剖面与质量指标图：对比典型行灰度剖面，并给出滤波前后的PSNR、局部SSIM和边缘保持指标。

  

• 命令行输出：直接输出图像与窗口尺寸、噪声类型、MSE、PSNR、局部SSIM、边缘指标、提升量、运行时间及有效值检查结果。

  

MATLAB源代码

部分代码：

%% 反谐波均值滑动窗口滤波（CHMF）图像处理例程
% 作者：matlabfilter（V同号），接定位与导航、滤波相关的matlab代码定制
% 2026-08-24/Ver1
% 单文件例程：生成测试图像与噪声，完成滤波、指标评价和结果显示。

clc; clear; close all;
rng(0);

%% 参数设置与测试图像
cfg.imageSize = 128;
cfg.windowSize = 3;
cfg.noiseDescription = '胡椒脉冲噪声';
cfg.impulseDensity = 0.065;
cfg.order = 1.5;
originalImage = generateTestImage(cfg.imageSize);

%% 添加与算法场景匹配的噪声
noisyImage = originalImage;
pepperMask = rand(size(originalImage)) < cfg.impulseDensity;
noisyImage(pepperMask) = 0;

%% 执行反谐波均值滑动窗口滤波（CHMF）
tic;
[filteredImage, diagnosticData] = applyCurrentFilter(noisyImage, cfg);
elapsedTime = toc;
filteredImage = clipImage(filteredImage);

完整代码：

https://download.csdn.net/download/callmeup/93326365

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