在边缘检测中，静态噪声是指在图像中存在的由于传感器或其他原因引起的随机像素值变化。这些噪声会干扰边缘检测算法的性能，因此需要采取一些方法来减少或去除静态噪声。

下面是一些常用的解决方法，包含代码示例：

1. 均值滤波（Mean Filter）：使用一个固定大小的卷积核，在图像上滑动并计算卷积核区域内像素值的平均值，将该平均值作为当前像素的值。这样可以平滑图像并减少噪声的影响。以下是一个使用OpenCV库进行均值滤波的示例代码：

import cv2

def mean_filter(image, kernel_size):
    return cv2.blur(image, (kernel_size, kernel_size))

# 调用示例
input_image = cv2.imread('input_image.jpg')
output_image = mean_filter(input_image, 3)
cv2.imwrite('output_image.jpg', output_image)

2. 高斯滤波（Gaussian Filter）：与均值滤波类似，但是采用的是高斯权重来计算平均值。高斯滤波可以更好地保留图像细节，并且对于去除高频噪声效果更好。以下是一个使用OpenCV库进行高斯滤波的示例代码：

import cv2

def gaussian_filter(image, kernel_size):
    return cv2.GaussianBlur(image, (kernel_size, kernel_size), 0)

# 调用示例
input_image = cv2.imread('input_image.jpg')
output_image = gaussian_filter(input_image, 3)
cv2.imwrite('output_image.jpg', output_image)

3. 中值滤波（Median Filter）：对于每个像素，将其周围的像素值排序，并选取中间值作为当前像素的值。中值滤波对于去除椒盐噪声等离群值非常有效。以下是一个使用OpenCV库进行中值滤波的示例代码：

import cv2

def median_filter(image, kernel_size):
    return cv2.medianBlur(image, kernel_size)

# 调用示例
input_image = cv2.imread('input_image.jpg')
output_image = median_filter(input_image, 3)
cv2.imwrite('output_image.jpg', output_image)

这些方法可以根据具体情况选择使用，也可以将它们结合起来使用，以获得更好的去噪效果。根据实际应用需求和图像特点，可以调整卷积核大小和参数值来优化去噪效果。