4. 【编程题】（10.0分）均值滤波 题目：由256种不同浓淡的灰色描绘的图像称为灰度图，其中每个 像素是用整数0~255编码表示这256种灰色，整个灰度图表示为 一个各个像素灰度值构成的整形矩阵。但由于各种干扰因素的 影响，图像像素信息中常含有噪声。 在数字图像处理领域中，均值滤波是一种简单有效的去噪技术， 具体方法是：对目标像素给一个滤波模板，该模板包括了其周围 临近像素（如3×3模板是以目标像素为中心的周围8个像素， 加上自身共9个像素构成一个滤波模板），再用模板中的全体像素 的平均值来代替原来像素值。请以3×3为滤波模板，完成下面函数： mean_filter(int srcImage[SIZE][SIZE], int dstImage[SIZE][SIZE])， 实现上述的灰度图均值滤波过程，其中参数srcImage为原始灰度图， 均值滤波后结果图像存储在dstImage。 注意：原始图像中四个边缘上的像素值保持不变！ 说明：简化起见，题目中所有图像都是4×4的矩阵。

#define SIZE 4

void mean_filter(int srcImage[SIZE][SIZE], int dstImage[SIZE][SIZE]) {
    // 遍历图像像素
    for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
        for (int j = 0; j < SIZE; j++) {
            // 处理边缘像素，直接复制到目标图像
            if (i == 0 || i == SIZE - 1 || j == 0 || j == SIZE - 1) {
                dstImage[i][j] = srcImage[i][j];
            }
            // 对内部像素进行均值滤波
            else {
                int sum = 0;
                for (int m = i - 1; m <= i + 1; m++) {
                    for (int n = j - 1; n <= j + 1; n++) {
                        sum += srcImage[m][n];
                    }
                }
                dstImage[i][j] = sum / 9;
            }
        }
    }
}

这个函数实现了一个3×3的均值滤波器。它遍历原始图像中的每个像素，并根据滤波模板计算出目标图像中对应位置的像素值。对于边缘像素，直接复制到目标图像中；对于内部像素，计算其周围9个像素的平均值，并将结果存储在目标图像中。