项目编号为 202104-2 的邻域均值分析

试题背景分析

在完成数字图像处理相关知识的学习后，顿顿希望对其手中的一幅灰度图像实施降噪操作。然而，该图像仅在暗部区域存在大量噪声，若直接对整幅图像进行降噪处理，可能会在消除噪声的同时导致图像细节的模糊。因此，顿顿计划首先采用邻域均值的方法来判定某个像素是否位于暗区，随后仅针对处于暗区的像素执行降噪操作。

问题描述

待处理的灰度图像的长和宽均为 个像素点，可将其描述为一个尺寸为 的矩阵形式，矩阵中的每一个元素均属于 范围内的整数值，用于表示对应位置像素点的灰度信息。
对于矩阵中任意一个元素 ，其邻域被定义为该元素周围若干个相邻元素的集合：

在此过程中引入了一个额外参数 ，用以界定该元素周围所包含的具体范围。依据上述定义可知，邻域中最多可能包含 个元素。

当某元素邻域内所有元素的平均值不超过某一设定阈值 时，则可判定该位置对应的像素处于较暗区域。
下方图片展示了两个示例，左侧图像中较暗区域在右侧图像中以黑色呈现，其余部分则以白色显示。

example.jpg

现已知邻域参数 和阈值 ，请计算输入灰度图像中有多少像素属于较暗区域。

输入格式

输入共 行。

第一行输入包含四个由空格分隔的正整数 、、 和 ，其具体含义已在前文进行说明。

从第二行至第 行，依次输入矩阵 的内容。
其中，第 （）行包括 个由空格分隔的整数，分别对应