中值滤波器是一种可以使图像平滑的滤波器。它使用滤波器范围内的像素的中值去代表该范围内所有的像素。中值滤波是消除图像噪声最常见的手段之一，特别是消除椒盐噪声，中值滤波的效果要比均值滤波更好。
二. python实现中值滤波和均值滤波，并用两种滤波器对受到椒盐噪声污染的图像进行去噪
import cv2
import numpy as np
# Median filter
def median_filter(img, K_size=3):
H, W, C = img.shape
## Zero padding
pad = K_size // 2
out = np.zeros((H + pad*2, W + pad*2, C), dtype=np.float)
out[pad:pad+H, pad:pad+W] = img.copy().astype(np.float)
tmp = out.copy()
# filtering
for y in range(H):
for x in range(W):
for c in range(C):
out[pad+y, pad+x, c] = np.median(tmp[y:y+K_size, x:x+K_size, c])
out = out[pad:pad+H, pad:pad+W].astype(np.uint8)
return out
# Average filter
def average_filter(img, G=3):
out = img.copy()
H, W, C = img.shape
Nh = int(H / G)
Nw = int(W / G)
for y in range(Nh):
for x in range(Nw):
for c in range(C):
out[G*y:G*(y+1), G*x:G*(x+1), c] = np.mean(out[G*y:G*(y+1), G*x:G*(x+1), c]).astype(np.int)
return out
# Read image
img = cv2.imread("../paojie_sp.jpg")
# Median Filter and Average Filter
out1 = median_filter(img, K_size=3)
out2 = average_filter(img,G=3)
# Save result
cv2.imwrite("out1.jpg", out1)
cv2.imwrite("out2.jpg", out2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
三. 实验结果
可以明显看出，对于受到椒盐噪声污染的图像，中值滤波往往比均值滤波的去噪效果要好！
四. 参考内容：
https://www.cnblogs.com/wojianxin/p/12500348.html
对滤波的 总结 ： 对特定频率进行有效提取，并对提取部分进行特定的处理（增益，衰减，滤除）的动作被叫做滤波。
最常用的滤波器类型有三种： 通过式（Pass），搁架式（Shelving）和参量式（Parametric）。 滤波器都有一个叫 参考频率（Reference Frequency）的东西 ，在不同类型的滤波器中，具体的叫法会有所不同。
通过式滤波器可以让参考频率一侧的频率成分完全通过该滤波器，同时对另一侧的频率成分做线性的衰减，就是，一边让通过，一边逐渐被滤除。在信号学中，通过的区域被称为通带，滤除的区域被叫做阻带，在通过式滤波器中，参考频率通常被称为截止频率。
高通滤波器（high-pass filters）：让截止频率后的高频区域通过，另一侧滤除，低通滤波器（low-pass filters）：让截止频率前的低频区域通过，另一侧滤除，通
以下是高通滤波器与低通滤波器的核心参数：
截止频率（Cut-off frequency） ：决定了通带（通过的频率部分）与阻带（阻止的频率部分）的分界曲线，截止频率的位置并非是在曲线开始弯曲的那个点，而是在-3dB的位置。以图2左侧的高通滤波器为例，截止频率点之上的部分频率并没有全部被通过，而是有个曲线，在曲线回归平直后其频率才被完全通过。至于为什么要将-3dB的位置设为截止频率，是因为-3dB对于滤波器的设计而言是个非常重要的位置，如果设为其他位置，则会让通过式滤波器的设计变得尤为复杂。
斜率（Slope） ：表示的是通带与阻带的分界曲线的倾斜程度，也就是说斜率决定了分界曲线是偏向平缓的，还是偏向垂直的，斜率越大（更陡峭），人工处理的痕迹就越明显。斜率的单位为dB/oct，中文称为分贝每倍频程。虽然绕口，但其实很简单，如6dB/oct，意思为一个倍频程的距离会产生6dB的衰减，数字滤波器常见的斜率选择有6dB/oct，12dB/oct，18dB/oct，24dB/oct，30dB/oct等等（图3）。
scipy.signal.filtfilt(b, a, x, axis=-1, padtype='odd', padlen=None, method='pad', irlen=None)
scipy.signal.butter(N, Wn, btype='low', analog=False, output='ba')
这里假设采样频率为1000hz,信号本身最大的频率为500hz，要滤除10hz以下和400hz以上频率成分，即截至频率为10hz和400hz,则wn1=2*10/1000=0.02,wn2=2*400/1000=0.8。Wn=[0.02,0.8]
有的，在numpy包中
import numpy as npdat = [1,3,5,6,7,2,4]
med = np.median(dat) # med=4.0
