利用matlab读取一幅图像，对其添加均值为0，方差为0.02的高斯随机噪声。对10幅添加噪声后的图像求平均。

以下是利用Matlab实现该操作的代码：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 添加高斯随机噪声
noisy_imgs = cell(1, 10);
for i = 1:10
    noisy_img = imnoise(gray_img, 'gaussian', 0, 0.02);
    noisy_imgs{i} = noisy_img;
end

% 求平均图像
mean_img = zeros(size(gray_img));
for i = 1:10
    mean_img = mean_img + double(noisy_imgs{i})/10;
end

% 显示结果
subplot(1, 2, 1), imshow(gray_img), title('原始图像');
subplot(1, 2, 2), imshow(mean_img, []), title('平均噪声图像');

解释一下代码中的主要步骤：

1. 使用`imread`函数读取图像，然后使用`rgb2gray`函数将图像转换为灰度图像。
2. 使用`imnoise`函数添加高斯随机噪声，重复10次得到10幅带噪声的图像，存储在一个cell数组`noisy_imgs`中。
3. 对10幅带噪声的图像求平均，得到一幅平均噪声图像，存储在`mean_img`中。
4. 使用`imshow`函数显示原始图像和平均噪声图像。

注意，代码中的`[]`用于自动调整显示范围，以便将所有图像的像素值映射到[0, 255]的范围内显示。