1，中值滤波定义
给定一组数据，比如：
a = [1, 3, 4, 7, 8, 9, 0, 2, 11, 3, 5, 8]
设定滤波的窗口大小，窗口长度最好是奇数，比如窗口大小为3，那么就按照每3个数据进行滑动。
第一次取[1, 3, 4]三个数据，然后排序，最后取中间值3作为输出；
第二次取[3, 4, 7]，排序后，取中间值4作为输出；
第三次取[4, 7, 8]，排序后，取中间值7作为输出；
第四次取[7, 8, 9]，排序后，取中间值8作为输出；
第五次取[8, 9, 0]，排序后为[0, 8, 9]，取中间值8作为输出；
其余以此类推。
另外一个例子见下图所示：
2，中值滤波对于图像中的椒盐噪声比较有效，原因是椒盐噪声是幅值近似相等，随机分布在不同的位置。图像中有干净的点，也有受污染的点，中值滤波是选择干净的点来代替受污染的点。
因为椒盐噪声的均值不为0，所以均值滤波无法很好的滤除椒盐噪声。
3，中值滤波用scipy.signal.medfilt函数