對于數字圖像處理中的一些圖像降噪操作，Python是一種非常流行的編程語言，因為它有很多功能強大的庫可以進行此類操作。在本文中，我們將討論如何使用Python對灰度圖像進行降噪操作。

首先，我們需要將圖像轉換為灰度圖像。這可以通過使用Python的OpenCV庫中的cvtColor函數來實現，如下所示:

import cv2
img = cv2.imread('image.jpg')
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

一旦我們有了灰度圖像，我們可以使用Python中的各種降噪技術，例如中值濾波和高斯濾波。以下是使用中值濾波的示例代碼：

import cv2
img = cv2.imread('gray_image.jpg')
denoised_img = cv2.medianBlur(img, 5)

在這個代碼中，我們使用cv2.medianBlur函數將窗口大小設置為5x5，這是很好的經驗規則。

另一方面，我們可以使用高斯濾波，而代碼如下所示：

import cv2
img = cv2.imread('gray_image.jpg')
denoised_img = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)

在這個代碼中，我們使用cv2.GaussianBlur函數將窗口大小設置為5x5，而標準差設置為0。

總之，使用Python對灰度圖像進行降噪操作非常簡單，并且幾乎可以使用任何開源庫。以上是一些示例代碼，但Python中還有許多其他強大的降噪功能可供使用。