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： 1.四周最外侧的像素点的值不变； 2.中间各像素点新值为该像素点及其上下左右相邻四个像素点值的平均数(向下取整)。 输入 第一行包含两个整数n和m，表示图像包含像素点的行数和列数。1≤n≤100，1≤m≤100。 接下来n行，每行m个整数，表示图像的每个像素点的值。相邻两个整数之间用单个空格隔开，每个元素均在0∼255之间。 输出 n行，每行m个整数，为模糊处理后的图像。相邻两个整数之间用单个空格隔开。 样例输入 复制 4 5 100 0 100 0 50 50 100 200 0 0 50 50 100 100 200 100 100 50 50 100 样例输出 复制 100 0 100 0 50 50 80 100 60 0 50 80 100 90 200 100 100 50 50 100

以下是使用 Python 实现对图像进行模糊化处理的代码： ```python # 读取输入的行数 n 和列数 m n, m = map(int, input().split()) # 初始化图像矩阵 image = [] # 读取图像的每个像素点的值 for _ in range(n): row = list(map(int, input().split())) image.append(row) # 初始化模糊处理后的图像矩阵 blurred_image = [row[:] for row in image] # 对中间的像素点进行模糊处理 for i in range(1, n - 1): for j in range(1, m - 1): # 计算当前像素点及其上下左右相邻四个像素点值的总和 total = image[i][j] + image[i - 1][j] + image[i + 1][j] + image[i][j - 1] + image[i][j + 1] # 计算平均值并向下取整 blurred_image[i][j] = total // 5 # 输出模糊处理后的图像 for row in blurred_image: print(" ".join(map(str, row))) ``` 代码解释： 1. 输入读取： - 首先读取输入的行数 `n` 和列数 `m`。 - 然后通过循环读取 `n` 行，每行包含 `m` 个整数，将其存储在 `image` 矩阵中。 2. 初始化模糊图像矩阵： - `blurred_image` 初始化为 `image` 的副本，这样可以保证四周最外侧的像素点的值不变。 3. 模糊处理： - 使用两层循环遍历中间的像素点（即不包括四周最外侧的像素点）。 - 对于每个中间像素点，计算其自身及其上下左右相邻四个像素点值的总和。 - 将总和除以 5 并向下取整，得到新的像素值，更新 `blurred_image` 矩阵。 4. 输出结果： - 遍历 `blurred_image` 矩阵，将每行的元素转换为字符串并用空格连接起来，然后输出。 复杂度分析： - 时间复杂度：$O(n * m)$，其中 $n$ 是行数，$m$ 是列数。因为需要遍历矩阵中的每个元素。 - 空间复杂度：$O(n * m)$，主要用于存储模糊处理后的图像矩阵。 [2025-12-09 12:22:26 | AI问答 | 555点数解答]