標準中值濾波器會根據視窗大小對雜訊影象的每個畫素點進行處理，這樣會導致處理結果受到濾波視窗大小的影響比較嚴重，而且，對於紋理性較強的影象處理效果不理想會存在模糊現象，故在文章《小樣本情況下基於深度學習的水下目標識別》一文中，作者提出了一種改進的中值濾波處理演算法。本文是對該文章中提出演算法的復現。從處理結果來看，本文具有一定的參考意義。
作者所針對的物件為水下影象，同時該演算法是對椒鹽雜訊有比較好的效果，能夠在盡可能去除椒鹽雜訊的同時，很好的保留了影象的紋理特性。
該演算法的實現過程：
使用５×５
標準中值濾波器對整個原始影象進行處理，
得到粗略降噪影象
．求原始影象與粗略降噪影象對應畫素值的差值，
將全部差值的均 值作為閾值來決定我們感興趣的畫素是否為雜訊 汙染畫素．
具體而言
，
一種基於中值濾波的軌跡糾偏方法和幾點思考
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