【原】python+opencv图像处理（二十二）

中值滤波

中值滤波是比较常用的一种图像平滑处理方法。

其基本思路是通过滤波器遍历图像，取滤波器区域像素值中值为新的像素值。

表示为数学表达式如下：

其中，f(x,y)和g(x,y)分别是原图像和处理后图像，(x,y)，（s,t)均为像素点坐标。

如果是（3*3）的模板，就是对这3*3个像素点的值进行排序，(x,y)取值为排序之后的中值。

可以用opencv自带的函数medianBlur()实现中值滤波，代码如下：

其运行结果如下，左图为加了噪声的原图，右图为中值滤波后的图。

从上图可看出，中值滤波可以有效地消除噪声，并且相对于均值滤波，它能够更好地保护边缘信息，图像的视觉效果更好。

当然，也可以逐像素点对图像进行运算，来求得中值并进行赋值，代码如下图所示：

代码中用到了自定义的函数如下：

其中paixu()是对序列a进行从大到小的排序，median()是求序列a的中值，twotoone()是将列表从二维降到一维，这三个自定义的函数的目的都是为了求中值。

可能有更好的办法，只是我没有找到python或者numpy中自带的求中值的函数，只能自己写了。

其运行结果如下：