3.3.3  中值滤波

中值滤波是一种邻域运算，是通过邻域像素进行排序并取它们的中值来确定中心像素灰度的一种处理方法。它首先选择某个像素为中心点的邻域，再对此邻域像素的灰度值实施排序操作，找到它们的中间值，并将此中间值替换中心点像素的灰度值。中值滤波的描述见式（3-30），其中f（x，y）是输入图像，g（x，y）是输出的中值滤波图像，A（x，y）是像素点（x，y）的邻域。

虽然中值滤波能消除一定的噪声，但会使图像边缘模糊，这主要与所选用的滤波窗口的大小相关，若窗口太大，会使图像中线段和边缘细节受到破坏；若窗口太小，就不能起到滤波的效果。因此，窗口尺寸直接关系到中值滤波的效果，必须考虑通过窗口时，要有足够的参考样本，并且还要求窗口尺寸大于目标尺寸的两倍；与此同时还要求窗口中所选取的参考样本的形式须与中值滤波模板匹配。可见，中值滤波是受许多因素限制的。在中值滤波中，对于每次移动窗口计算中值时，均要求对窗口内的所有像素值进行排序，显然这是个大开销的计算量，因此，中值滤波的计算效率较低，如果将其应用于实时目标检测中，它将会占用大量的系统时间，从而导致系统的实时性降低。中值滤波对于一些细节较多的图像，尤其是那些点、线、尖顶细节众多的图像，往往中值滤波会抑制有用的信号，严重时甚至导致图像中的有用信息丢失。因此，中值滤波对多源图像的梯度图像的滤波效果也不是最佳的。