给定n行m列的图像各像素点的灰度值，要求用如下方法对其进行模糊化处理： 四周最外侧的像素点灰度值不变； 中间各像素点新灰度值为该像素点及其上下左右相邻四个像素点原灰度值的平均（舍入到最接近的整数）。

### 回答1：
题目描述：给定一个n行m列的图像，每个像素点有一个灰度值，要求对其进行模糊化处理。处理方法是：四周最外侧的像素点灰度值不变，中间各像素点新灰度值为该像素点及其上下左右相邻四个像素点原灰度值的平均（舍入到最接近的整数）。

解题思路：对于每个像素点，我们可以先判断它是否在图像的四周最外侧，如果是，则不做处理；如果不是，则计算该像素点及其上下左右相邻四个像素点的灰度值平均值，并将结果舍入到最接近的整数。最后输出处理后的图像即可。

代码实现：（假设输入的图像为一个二维数组，灰度值为整数）

### 回答2：
模糊化处理是图像处理中常用的一种方法，主要用于降低噪声和强化图像的整体效果。给定n行m列的图像各像素点的灰度值，要求对其进行模糊化处理，可以通过如下方法实现：

首先，最外侧四周的像素点灰度值不需要改变，因此我们可以直接将其保留，不做任何处理。

其次，中间各像素点的新灰度值需要根据该像素点及其上下左右相邻四个像素点的原灰度值计算。具体来说，可以使用如下的公式：

新灰度值 = round((原灰度值1 + 原灰度值2 + 原灰度值3 + 原灰度值4 + 原灰度值5) / 5)

其中，原灰度值1 ~ 原灰度值5 分别表示该像素点及其上下左右相邻四个像素点的原灰度值，round() 函数表示将计算结果舍入到最接近的整数。这样，我们就可以得到图像的模糊化处理结果。

需要注意的是，这种方法虽然简单易行，但可能会导致图像失真、信息丢失等问题。因此，在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的模糊化算法，并对参数进行适当调整，以达到最佳的处理效果。

### 回答3：
对于给定的n行m列图像各像素点的灰度值，模糊化处理是一种常见的图像处理方法，可以将图像中的细节信息模糊掉，以达到柔和、平滑的效果。

具体实现方法是，对于图像中的每个像素点，首先判断其是否为四周最外侧的像素点，如果是，则其灰度值不发生变化，保持原状；如果不是，则取该像素点及其上下左右相邻四个像素点原灰度值的平均值，然后舍入到最接近的整数得到新的灰度值，作为该像素点的最终灰度值。

这个方法可以用一个双重循环来实现，其中外层循环遍历图像的每一行，内层循环遍历每一行中的每个像素点。对于每个像素点，根据其所处的位置，判断其是否为边缘像素，并分别计算出其对应的新灰度值。最后将新的灰度值赋给该像素点，即可完成模糊化处理。

需要注意的是，在计算平均值时要考虑边缘像素的情况，不同边缘像素所对应的相邻像素点不同，需要根据像素点的位置进行特殊处理。此外，为了控制模糊化程度，可以通过调整平均值计算方法中的加权系数来控制模糊化程度，使得处理后的图像效果更符合要求。

总的来说，图像模糊化处理是一种简单而有效的图像处理方法，可以通过编程实现，提高图像的美观度和品质。通过采用不同的加权系数和灰度值计算方法，可以得到不同程度的模糊化效果，满足不同的应用需求。