在图像处理中，在进行如边缘检测这样的进一步处理之前，通常需要首先进行一定程度的降噪。中值滤波是图像处理中的一个常用步骤，它对于斑点噪声（specklenoise）和椒盐噪声（alt-and-peppernoise）来说尤其有用。保存边缘的特性使它在不希望出现边缘模糊的场合也很有用。

　　为了演示中值滤波器的工作过程，我们给下面的数组加上观察窗3，重复边界的数值：
　　x=[28063]。
　　所以，中值滤波输出信号y将是：
　　y[1]=Median[2280]=2，
　　y[2]=Median[2806]=Median[2680]=6，
　　y[3]=Median[8063]=Median[3680]=6，
　　y[4]=Median[633]=Median[336]=3，
　　于是y=[2663]，其中y是x的中值滤波输出。

　　中值滤波器的主要思想是通过入口来遍历信号入口，用邻居入口的中值替换每个入口。邻居的模式被称为“窗口”，它通过入口滑动，覆盖整个信号。对于一维信号，最明显的窗口只是前后几项，而2D（或更高维）信号（如图像）则可能有更复杂的窗口模式（如“盒子”或“十字”模式）。请注意，如果窗口中有奇数个条目，则中位数很容易定义：在窗口中的所有条目都按数字排序之后，这只是中间值。对于偶数的条目，有不止一个可能的中位数。

　　请注意，在上面的例子中，因为个值之前没有条目，所以个值和一个值一样重复，以获得足够的条目来填充窗口。这是在信号边界处理丢失的窗口条目的一种方法，但是还有其他的方案具有不同的属性，在特定情况下可能是优选的：
　　避免处理边界，之后有或没有裁剪信号或图像边界，
　　从信号中的其他地方获取条目。以图像为例，可以选择来自远水平或垂直边界的条目，
　　缩小边界附近的窗口，使每个窗口都满了

　　通常，到目前为止，大部分的计算工作和时间花费在计算每个窗口的中值上。由于滤波器必须处理信号中的每个条目，对于像图像这样的大信号，这个中值计算的效率是确定算法运行速度的关键因素。上面描述的天真的实现将窗口中的每个条目进行排序以找到中间值；然而，由于只需要列表中的中间值，所以选择算法可以更有效。此外，某些类型的信号（通常是图像的情况）使用整数表示：在这些情况下，直方图因为从窗口到窗口更新直方图是简单的，并且找到直方图的中值并不特别繁琐，所以中值可以更有效得多。

　　中值滤波是一种平滑技术，与线性高斯滤波一样。所有的平滑技术都能有效去除信号光滑区域或平滑区域的噪声，但对边缘产生不利影响。通常，在减少信号中的噪声的同时，保持边缘是重要的。例如，边缘对于图像的视觉外观是至关重要的。对于（高斯）噪声的小至中等水平，中值滤波器在消除噪声方面明显好于高斯模糊，同时为给定的固定窗口大小保留边缘。然而，对于高噪声，其性能并不比高斯模糊好，而对于散斑噪声和椒盐噪声（冲动噪音），这是特别有效的。因此，中值滤波在数字图像处理中被广泛使用。

　　在GIMP2.8.2中操作如下：
　　滤镜->增强->去除斑点。
　　不要勾选适应和递归，设置黑色水平为-1，白色水平为256。根据需要调节半径。半径越大，细节越少。