中值滤波与均值滤波是两种常见的图像去噪技术，在数字图像处理领域中占有重要地位。它们的工作原理和应用效果存在显著差异，各自有着不同的优缺点，根据不同的噪声类型和应用场景，选择合适的滤波方法显得尤为重要。
中值滤波是一种非线性滤波技术，它的核心在于将图像中的每个像素值替换为其邻域（通常是3x3、5x5等矩形窗口）内所有像素值的中值。这种滤波方法对于去除椒盐噪声（即图像中的孤立的白点或黑点）非常有效，因为它不会受到噪声点的影响，保持了图像边缘的清晰度。中值滤波处理后的图像，边缘和细节部分会比较清晰，不会出现均值滤波所带来的模糊现象。然而，中值滤波对于高斯噪声（即一种分布较均匀的噪声）的平滑效果不如均值滤波，尤其是当噪声污染的概率较大时。
均值滤波则是线性滤波的典型代表，它通过计算图像区域内所有像素的平均值来替换中心像素值。由于其平均的特性，均值滤波能够有效平滑图像中的噪声，尤其是对于高斯噪声，能够在一定程度上减少噪声影响。但均值滤波在去除噪声的同时，也会使图像边缘变得模糊，因为边缘的像素值变化较大，均值滤波会将这种变化“平均化”，从而导致边缘不明显。
在噪声模型方面，文章提到，当噪声污染的概率Pe小于阈值0.179时，中值滤波在抑制噪声方面表现出色；而当Pe大于这个阈值时，均值滤波则更为有效。这是由于中值滤波在较少噪声的情况下，更容易保留未被噪声污染的像素，而均值滤波在噪声较多时，通过求均值的方式能够更好地减少噪声影响。
进一步地，均值滤波是矩形窗加权的有限冲激响应线性滤波器，具有低通滤波器的特性，其截止频率与窗口长度N成反比。这种滤波器在平滑噪声的同时，不可避免地会导致图像边缘和细节的模糊。而中值滤波的密度函数与母体X的密度函数有关，其输出不会是窗口内像素值排序后的最小值和最大值，这使得中值滤波在处理含有较大面积噪声时，无法有效地平滑这些噪声区域。
实验和分析表明，在均方误差准则下，两种滤波方法在不同的噪声污染概率Pe下表现不同，为图像去噪提供了理论依据。根据不同的应用需求和噪声特性，可以有选择性地使用中值滤波或均值滤波，或者将两者结合起来使用，以期达到更好的去噪效果。
