噪点降低滤镜，用邻域中值替换像素——保持边缘同时消除噪点，不模糊。
在数字图像处理中——尤其是在VFX流程中——你经常会遇到噪点问题：欠曝产生的传感器噪点、压缩伪影，或高ISO拍摄时的热噪声。中值滤波器（Median Filter）是你的首选工具，因为它能做到线性模糊滤波器做不到的事情：消除噪点而不破坏边缘定义。
其原理很巧妙——对于每个像素，你分析它周围的邻域（通常是3×3、5×5或7×7的内核）。你对该矩阵中的所有像素值进行排序，然后用中值——即排序序列的中间值——替换中心像素。与高斯模糊（Gauss Blur）不同，高斯模糊取平均值，从而模糊边缘，而中值滤波器则会“跳过”异常值。黑色区域中的单个白色点会被识别为统计异常值并得到纠正，而不会影响边界线本身。因此，它也被称为边缘保持滤波器（Edge-Preserving Filter）。
在实践中，你在合成工作流程（Compositing Workflow）中主要在颗粒管理（Grain Management）和抠像清理（Rotoscoping Cleanup）时使用中值滤波。如果你有颗粒状的素材——尤其是来自老式数码相机或在恶劣条件下拍摄的素材——在进行色彩分级（Color Grading）或抠像（Keying）之前，你会应用一个中值滤波通道。颗粒结构会消失，但细节对比度得以保留。即使是色度子采样伪影（Chroma Subsampling Artifacts）（在压缩视频素材中很常见），该滤波器也能在不模糊亮度边缘的情况下提供良好的效果。
注意：过于激进的中值滤波会破坏精细的纹理和线条。单个3×3通道通常就足够了；多次叠加会导致“塑料感”的外观——缺乏特征，就像画面是用数字绘制的一样。在专业系统（Nuke、Fusion，以及Plasticity）中，中值滤波器是标准工具箱的一部分；有些系统称之为“Despeckle”或“Median”。对于视频序列，需要谨慎——如果逐帧使用不同大小的内核，很容易产生时间不一致性。此时，时间中值滤波器（Time Median Filter，包含Z轴）有助于避免闪烁。