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目录
中值模糊的概念
中值模糊（Median Blur）
中值模糊的原理
示例：3×3 中值模糊
什么是椒盐噪声
椒盐噪声（Salt-and-Pepper Noise）
椒盐噪声的特点
OpenCV 中的 cv2.medianBlur()
函数格式
示例代码
中值模糊 vs 其他模糊方法
适用场景
总结
中值模糊的概念
中值模糊（Median Blur）
中值模糊（Median Blur）是一种 非线性滤波 方法，主要用于 去除椒盐噪声（Salt-and-Pepper Noise）（后文会解释什么是椒盐噪声），并且 能够较好地保留图像的边缘。它的核心思想是：
用 窗口（滤波核）内所有像素的中值 取代中心像素的值。
中值模糊的原理
中值模糊（Median Blur）是一种 非线性滤波 方法，它的核心思想是：
用局部窗口（滤波核）中的像素中值来替换中心像素值，从而去除椒盐噪声，并保留边缘信息。
它不同于均值滤波（Mean Filtering） 或 高斯滤波（Gaussian Filtering），它不计算均值或加权均值，而是直接选择排序后中间的值。
示例：3×3 中值模糊
假设有一个 3×3 的像素窗口：
[ 10, 200, 15 ]
[ 5, 250, 20 ]
[ 0, 100, 30 ]
-
先对这些像素值排序：
[0, 5, 10, 15, 20, 30, 100, 200, 250] -
取 中间值（第 5 个）：
20 -
替换窗口中心像素（
250→20）
这样就减少了椒盐噪声的影响，同时保留了边缘信息。
什么是椒盐噪声
椒盐噪声（Salt-and-Pepper Noise）
椒盐噪声是一种常见的图像噪声类型，它的特点是：
在图像中随机出现白色（Salt）和黑色（Pepper）像素点，就像图像被撒上了“盐”和“胡椒”一样，因此得名。
椒盐噪声的特点
-
随机出现：椒盐噪声通常是随机分布的，每个像素有一定概率被噪声污染。
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极端像素值：
-
“Salt”（盐噪声）是 255（白色） 的像素点。
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“Pepper”（胡椒噪声）是 0（黑色） 的像素点。
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破坏性强：椒盐噪声对图像影响较大，特别是对边缘和细节部分。
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通常由传输或传感器错误引起：
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传输错误：图像在无线传输或压缩时可能引入椒盐噪声。
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传感器故障：相机或扫描仪的传感器问题可能导致像素随机变黑或变白。
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OpenCV 中的 cv2.medianBlur()
函数格式
cv2.medianBlur(src, ksize)-
src：输入图像（可以是灰度图或彩色图）。
-
ksize：滤波窗口大小（必须是 奇数，如 3、5、7）。
-
ksize=3→ 3×3 窗口 -
ksize=5→ 5×5 窗口 -
不能是偶数，否则会报错！
-
示例代码
import cv2# 读取图像
img = cv2.imread('./imgs/001.png')# 应用中值模糊，核大小为 5
median_blur = cv2.medianBlur(img, 7)gaussian_blur = cv2.GaussianBlur(img, (7, 7), 0)# 显示结果
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Median Blur', median_blur)
cv2.imshow('Gaussian Blur', gaussian_blur)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()cv2.destroyAllWindows()
原图
效果如下：
那其实就可以看出来了，中值模糊对于这样的椒盐噪声效果很好的嘻嘻。
原图
效果
高斯模糊来这里就纯属是捣乱的，中值模糊对于一些点稍微没有那么大的还是可以完美清除的，但是太大了，一些比ksize还大的，几乎只能去个棱角没办法了。
中值模糊 vs 其他模糊方法
| 滤波方法 | 计算方式 | 适用场景 | 备注 |
|---|---|---|---|
均值模糊 cv2.blur() | 计算窗口内所有像素的 均值 | 适用于一般模糊 | 会模糊边缘 |
高斯模糊 cv2.GaussianBlur() | 计算 加权均值（中心像素权重大） | 适用于去噪和平滑 | 适当保留边缘 |
中值模糊 cv2.medianBlur() | 取 窗口像素的中值 | 去椒盐噪声，保留边缘 | 处理速度较慢 |
适用场景
✅ 去椒盐噪声（黑白点状噪声）。
✅ 保留边缘信息（不会模糊边界）。
✅ 适用于灰度图和彩色图（每个通道独立处理）。
总结
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中值模糊 通过 取中值 代替均值，能有效去除椒盐噪声，并且不会模糊边缘。
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适用于图像去噪，特别是 椒盐噪声清理。
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核大小必须是奇数，一般选择
ksize=3或ksize=5。
图像有 椒盐噪声，cv2.medianBlur() 选他！