Demo 3：平均场图像去噪
从弱初始信念开始运行平均场更新，让学生看到每一步的恢复图、准确率和 mean |Δm| 收敛诊断。
蓝/红：观测像素
深/浅：真实图像
绿线：准确率
橙线：平均变化
贝叶斯图像去噪：观测 vs 平均场恢复
真实图像
带噪观测 y
平均场恢复 m
恢复图 颜色深浅表示连续均值 |m_i|，不只显示最终正负号。
迭代诊断
观测正确率
—
噪声后的像素
恢复正确率
—
sign(m_i) vs truth
迭代步
0
同步平均场更新
mean |Δm|
—
本步平均变化量
平均置信度
—
mean |m_i|
数学知识卡片：MRF 图像去噪的平均场
二值图像去噪可以写成格点 Markov random field。观测项支持像素接近输入图像，邻域项鼓励相邻像素一致。
m_i ← tanh(γ y_i + w Σ_{j in ne(i)} m_j)
本 demo 从很弱的初始信念开始，让学生能看到均值逐步变深、局部噪声被邻域平均场修正，以及 mean |Δm| 如何下降。