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       中值滤波是一种非线性滤波。中值滤波在一定条件下可以克服线性滤波器如最小均方滤波、均值滤波（BoxFilter）等带来的图像细节的模糊，而且对滤除椒盐灵三点的噪声最为有效。但对于一些细节多，特别是点、线、尖顶细节多的图像不宜采用中值滤波。

       中值滤波一般采用一个含有奇数个点的滑动窗口，将窗口中各点灰度值的中值来替代指定点的灰度值。对于奇数个元素，中值是值排序后中间的数值；对于偶数则是排数后中间两个元素的平均值。常用的中值滤波窗口有线状、方形、原型、十字型等，本文算法只实现方形的中值滤波，其他形状的中值滤波实现方式相似。

       算法实现：

// 中值滤波, kSize:尺寸
void PhotoShop::MedianBlur(cv::Mat &img, cv::Mat &dst, int kSize=3)
{
	int height = img.rows;
	int width = img.cols;
	int chns = img.channels();
	int border = (kSize-1)/2;    // 边界像素不处理
	int totalNum = kSize*kSize;  // 模板大小
	int iMid = (totalNum-1)/2;   // 模板中间值索引号

	if ( dst.empty())
		dst.create(height, width, img.type());
	
	vector<uchar> ucharVal;	
	int i, j, k, p , q;

	for ( i =border; i<height-border; i++)
	{
		unsigned char* dstData = (unsigned char*)dst.data + dst.step*i;
		for ( j=border; j<width-border; j++)
		{
			for ( k=0; k<chns; k++)
			{
				ucharVal.clear();
				for ( p = -border; p<=border; p++)
				{
					for ( q = -border; q<=border; q++)
					{
						ucharVal.push_back(getPixel(img, i+p, j+q, 0));
					}
				}
				sort(ucharVal.begin(), ucharVal.end());  // 排序

				dstData[j*chns+k] = ucharVal[iMid];
				//setPixel(dst, i,j, 0, ucharVal[iMid]);
			}	// for k		

		}
	}
}

        测试效果（kSize=5）：

            从图中可以看到，图像的对比度有了明显的下降，而且模糊了。

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