一种改进的中值滤波方法
标准中值滤波器会根据窗口大小对噪声图像的每个像素点进行处理，这样会导致处理结果受到滤波窗口大小的影响比较严重，而且，对于纹理性较强的图像处理效果不理想会存在模糊现象，故在文章《小样本情况下基于深度学习的水下目标识别》一文中，作者提出了一种改进的中值滤波处理算法。本文是对该文章中提出算法的复现。从处理结果来看，本文具有一定的参考意义。
作者所针对的对象为水下图像，同时该算法是对椒盐噪声有比较好的效果，能够在尽可能去除椒盐噪声的同时，很好的保留了图像的纹理特性。
该算法的实现过程：
- 使用５×５标准中值滤波器对整个原始图像进行处理，得到粗略降噪图像．求原始图像与粗略降噪图像对应像素值的差值，将全部差值的均 值作为阈值来决定我们感兴趣的像素是否为噪声 污染像素．具体而言，如果原始图像与粗略降噪图像对应像素点的差值大于阈值，则该像素被认为受到噪声污染，