给出以下题目的C++代码：实验题目：利用C 语言，采用平滑模板对 lena_noise.yuv 文件进行处理，得到去噪后的图像。实验方法：先使用平滑模板1/9*{（1，1，1），（1，1，1），（1，1，1）}。再用平滑滤波重复进行 2 次、3 次，对比滤波效果。

这是一个C++编程任务，涉及到数字图像处理中的去噪声操作。题目让你使用C语言和YUV文件（如lena_noise.yuv）进行处理，主要是通过应用平滑模板来降低图像噪声。以下是基本步骤：

1. **包括头文件**：首先，你需要包含必要的库，比如`iostream`、`fstream`用于输入输出，以及可能需要的图像处理库（如OpenCV的`cv.h`）。

#include <iostream>
#include <fstream>
#include "opencv2/opencv.hpp"

2. **读取YUV文件**：然后，使用`ifstream`打开并读取YUV文件，将数据转换成C++数组或其他适合处理的数据结构。

std::ifstream file("lena_noise.yuv");
// ...读取文件并存储数据到yuv_data数组中
cv::Mat yuv_img;
// 将数据解析为OpenCV Mat对象

3. **构建平滑模板**：创建一个1/9的平滑模板，通常是通过对角线加权的方式填充全零矩阵。

cv::Mat smoothing_template = (1./9) * cv::Mat(3, 3, CV_8UC1, cv::Scalar(1));

4. **平滑滤波**：对图像应用这个模板，可以多次进行以增强去噪效果。这里提供一个基础示例，实际操作可能会使用OpenCV的卷积函数。

for (int i = 0; i <= 2; ++i) {
    cv::filter2D(yuv_img, -1, smoothing_template, yuv_img);
}

5. **保存结果**：最后，将去噪后的图像保存回另一个文件，或者显示出来观察滤波效果。

cv::imwrite("lena_noise_smoothed.yuv", yuv_img);
// 或者 cv::imshow("Filtered Image", yuv_img);
cv::waitKey();

6. **重复过程**：如果要进行多次滤波，只需修改循环次数，并确保每次之后都保存或更新图像。

注意：这只是一个基础的框架，实际代码可能需要根据所使用的库和具体需求进行调整。另外，处理YUV文件通常需要理解如何解码和编码YUV数据，这可能超出基础的C++知识范围，可能需要查阅相关的文档。