给定源数据，写中值滤波程序

以下是一个简单的中值滤波程序，其中使用了Python语言和numpy库：

import numpy as np

def median_filter(data, kernel_size=3):
    # 获取数据维度
    data_shape = np.shape(data)
    data_rows = data_shape[0]
    data_cols = data_shape[1]
    
    # 创建输出结果数组
    result = np.zeros_like(data)
    
    # 对每个像素计算中值
    for row in range(data_rows):
        for col in range(data_cols):
            # 获取 kernel_size x kernel_size 的邻域像素
            neighborhood = data[max(0, row-kernel_size//2):min(data_rows, row+kernel_size//2+1),
                                max(0, col-kernel_size//2):min(data_cols, col+kernel_size//2+1)]
            # 计算邻域像素的中值
            pixel_value = np.median(neighborhood)
            result[row, col] = pixel_value
    
    return result

在上述代码中，median_filter函数调用时需要传入一个源数据数组（标准矩阵）。可选参数kernel_size表示中值滤波器的大小，其默认值为3。

该函数首先获取数据的维度，并创建一个与源数据数组相同的零数组（result），该数组存储处理过的中值过滤器中得出的像素值。

然后，该函数遍历源数据数组中的每个像素，从中心开始获取kernel_size x kernel_size的邻域像素，并计算邻域像素的中值。将该中值分配给对应的像素位置，最终返回一个所需滤波器大小的中值滤波器处理后的源数据。