l（1）从文件夹读入图像1，将图像1转成灰度图像2。给灰度图像2人为地加上高斯噪声得到带噪声的图像3，用邻域平均法对图像3进行去噪得到图像4。在同一个界面上分别显示图像1，图像2，图像3和图像4。

在Python中，我们可以使用一些库如OpenCV和matplotlib来实现这个过程。以下是步骤的一个简要概述：

1. **读取图像1**:
使用`cv2.imread()`函数从指定文件夹读取图像，例如`img1 = cv2.imread('folder/image1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)`，这里假设图片原本是彩色的，但为了后续操作我们先转换为灰度。

2. **转换为灰度图像2**:
`cv2.IMREAD_GRAYSCALE`参数会自动把彩色图像转为灰度图像。

3. **添加高斯噪声到图像3**:
可以通过`cv2.GaussianBlur()`函数，传入原图和标准差（σ）来生成加了高斯噪声的新图像，如`noisy_img = cv2.GaussianBlur(img2, (5, 5), 0)`。

4. **去噪处理**:
邻域平均法通常用于平滑图像，可以使用`cv2.boxFilter()`或`cv2.medianBlur()`等函数，比如`denoised_img = cv2.blur(noisy_img, (5, 5))`，这里选择模糊滤波器进行简单去噪。

5. **显示图像**:
使用`cv2.imshow()`函数在一个窗口中显示每一幅图像，例如：

   cv2.imshow("Original Image", img1)
   cv2.imshow("Grayscale Image", img2)
   cv2.imshow("Noisy Image", noisy_img)
   cv2.imshow("Denoised Image", denoised_img)

然后记得调用`cv2.waitKey(0)`等待用户按键关闭窗口。

6. **关闭所有窗口**:
`cv2.destroyAllWindows()`

这是基本流程，具体实施时可能需要根据实际需求调整参数，并确保已安装所需的库。