太懒了不好，这里放上我验证概念时写的低效率的程序，仅仅是看算法结构，这里用的是3x3的结构元素。

运行效果：简单的滤波还是很不错的。

  





Public Sub ClearNoise(ByVal dgGrayValue As Integer)
    Dim p As Byte() = New Byte(9  - 1) {}
    Dim y As Integer
    For y = 1 To (XXXXXpobj.Height - 1) - 1
        Dim x As Integer
        For x = 1 To (XXXXXpobj.Width - 1) - 1
            p(0) = XXXXXXXXXXXXtPixel((x - 1), (y - 1)).R
            p(1) = XXXXXXXXXXXXtPixel(x, (y - 1)).R
            p(2) = XXXXXXXXXXXXtPixel((x + 1), (y - 1)).R
            p(3) = XXXXXXXXXXXXtPixel((x - 1), y).R
            p(4) = XXXXXXXXXXXXtPixel(x, y).R
            p(5) = XXXXXXXXXXXXtPixel((x + 1), y).R
            p(6) = XXXXXXXXXXXXtPixel((x - 1), (y + 1)).R
            p(7) = XXXXXXXXXXXXtPixel(x, (y + 1)).R
            p(8) = XXXXXXXXXXXXtPixel((x + 1), (y + 1)).R
            Dim j As Integer
            For j = 0 To 5 - 1
                Dim i As Integer
                For i = (j + 1) To 9 - 1
                    If (p(j) > p(i)) Then
                        Dim s As Byte = p(j)
                        p(j) = p(i)
                        p(i) = s
                    End If
                Next i
            Next j
            XXXXXXXXXXXXtPixel(x, y, XXXXXXXXomArgb(p(4), p(4), p(4)))
        Next x
    Next y
End Sub




【以下是转载】

　　中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一象素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有象素点灰度值的中值.
　　实现方法：
　　1：通过从图像中的某个采样窗口取出奇数个数据进行排序
　　2：用排序后的中值取代要处理的数据即可
　　中值滤波法对消除椒盐噪音非常有效，在光学测量条纹图象的相位分析处理方法中有特殊作用，但在条纹中心分析方法中作用不大.
　　中值滤波在图像处理中,常用于用来保护边缘信息,是经典的平滑噪声的方法
　　中值滤波原理
　　中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的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拎域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。方法是去某种结构的二维滑动模板，将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升（或下降）的为二维数据序列。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2*2，3*3区域，也可以是不同的的形状，如线状，圆形，十字形，圆环形等。