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【原理】

中值滤波（Median filter）是基于排序统计理论的有效抑制噪声的非线性滤波技术，基本思想是用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值，它不依赖于邻域内那些与典型值差别很大的值。

优点：中值滤波无论是在消除噪声还是保存边缘方面都很有效率

缺点：需要对像素进行排序，花费时间长；去噪同时保留图像边缘细节，不适合细节很多的图像

步骤：1、 按强度值大小排列像素点    2、选择排序像素集的中间值作为点[i,j]的新值．

一般采用奇数点的邻域来计算中值

【原型】

c++: void cv::medianBlur( InputArray _src0,OutputArray _dst, int ksize )

参数1：InputArray类型的src，输入图像，填Mat类的对象即可。待处理的图片深度应该为CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F 以及 CV_64F之一

参数2：OutputArray类型的dst，即输出图像，与源图片有一样的尺寸和类型

参数3：Size类型的ksize，内核的大小，只能为奇数。

【实例】

#include "opencv2/core/core.hpp"
#include"opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp"

using namespace cv;

int main()
{
    //载入原图
    Mat image = imread("D:\\study\\picture\\a.jpg");


    //显示原图
    imshow("中值滤波【原图】", image);

    //进行中值滤波操作
    Mat out;
    medianBlur(image, out, 7);

    //显示效果图
    imshow("中值滤波【效果图】", out);

    waitKey(0);

    return 0;
}

结果：