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高效中值滤波的方法及实现
中值滤波的原理很简单：就是用滑动窗口中灰度中值代替窗口中心像素的灰度值
高效中值滤波：
代码实现：
//中值滤波
//窗口大小为width_Aperture*width_Aperture的正方形
void MedianBlur(const Mat &image_Src, Mat &image_Dst, int width_Aperture)
{
/////////////重新分配图像(如果需要)/////////////////////
int width_Dst=image_Src.cols;
int height_Dst=image_Src.rows;
image_Dst.create(Size(width_Dst,height_Dst),CV_8UC1);//如果重新分配，之前的空间会扔掉
image_Dst.setTo(Scalar(0));//置为0
//滑动窗口
int pixelCount=width_Aperture*width_Aperture;//窗口内像素总个数
Mat image_Aperture(width_Aperture,width_Aperture,CV_8UC1);//滑动窗口图像
//直方图
Mat histogram;
int histogramSize=256;//灰度等级
int thresholdValue=http://www.mamicode.com/pixelCount/2+1;//step1.设置阈值(步骤参考：图像的高效编程要点之四)>使用窗口大小为3*3的窗口，运行效果图：
运行这段代码之前，需要配置一下OpenCV,算法核心和OpenCV没有太大关联。
注意：算法没有处理边界的情况，还不太清楚怎么处理边界，有会的朋友，希望能够一起分享一下边界处理的一些技巧
代码写的不是特别规范，大家有什么看不懂的地方，可以一起讨论讨论
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高效中值滤波的方法及实现
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