使用3X3窗口对图像进行中值滤波处理

中值滤波是一种非线性滤波方法，常用于去除图像中的噪声。对于一个3x3的窗口，在窗口中取9个像素的值，将这些值从小到大排序，取中间的值作为该像素点的值，这个中间值就是中值。对于图像中的每一个像素点，都按照这种方式进行处理，即可完成中值滤波。

下面是使用Python实现3x3中值滤波的代码：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('lena.png', 0)  # 读入灰度图像
rows, cols = img.shape

# 对图像进行中值滤波处理
for i in range(1, rows - 1):
    for j in range(1, cols - 1):
        window = img[i-1:i+2, j-1:j+2]  # 取3x3窗口
        img[i, j] = np.median(window)  # 取中值

cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`cv2.imread('lena.png', 0)`读入的是灰度图像，如果要处理彩色图像，需要将最后一个参数设置为1。

注意，在边缘处的像素点无法取到完整的3x3窗口，因此需要进行特殊处理。这里只是简单地忽略了边缘处的像素点，实际应用中需要根据具体情况进行处理。