选择一幅图像（如rice.png），通过Matlab的imnoise函数对图像人为加入噪声，然后将对多幅加入噪声的图像求平均值，得到去噪的目的。

在MATLAB中，处理图像噪声并进行去噪通常涉及以下几个步骤：

1. 加载图像：首先，你需要使用`imread`函数加载你的图像，例如`rice.png`，将其存储在一个变量中，比如`img`。

img = imread('rice.png');

2. 添加噪声：使用`imnoise`函数可以向图像添加各种类型的噪声，如高斯噪声、椒盐噪声等。假设我们想添加高斯噪声，可以这样做：

   noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, 5);  % 第二个参数是均值，第三个是方差

3. 对多幅噪声图像求平均：如果你想对多幅噪声图像求平均来去噪，你可以创建一个包含多张噪声图像的矩阵，并使用`mean`函数计算它们的平均值。假设你有一组名为`noisy_imgs`的数组，包含了多幅噪声图像，可以这样做：

   num_images = length(noisy_imgs);
   averaged_img = mean(noisy_imgs, 'all');  % 使用'all'作为第三参数表示按像素求平均

4. 可视化结果：最后，你可以用`imshow`函数显示原始图像和去噪后的图像，比较效果。

subplot(1, 2, 1), imshow(img, []);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2), imshow(averaged_img, []);
title('Averaged and Denoised Image');