图像滤波的目的:
一是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式;
另一个是为适应图像处理的要求，消除图像数字化时所混入的噪声。
中值滤波处理方法：
中值滤波是一种非线性滤波，基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近真实值，从而消除孤立的噪声点。
二维中值滤波输出为g（x,y）=med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)} ，其中，f(x,y)，g(x,y)分别为原始图像和处理后图像。W为二维模板，通常为3*3，5*5区域，也可以是不同的形状，如线状，圆形，十字形，圆环形等。
记录一下中值滤波的原理和Python的实现方式：
https://blog.csdn.net/baidu_41902768/article/details/94451787
