python中scipy.signal.medfilt2d背后的概念

我正在试图了解scipy.signal.medfilt2d是如何工作的。我查看了scipy文档后，其格式为：

scipy.signal.medfilt2d（输入，内核大小=3）

如果我有一个矩阵，比如

1 2 3 7 2 4
3 4 2 2 6 7
1 7 3 1 2 6
3 2 3 4 3 1
2 6 7 8 2 5
3 4 2 2 1 8

因为内核大小默认设置为3。如果我将medfilt2d应用于该矩阵，该矩阵是否会变成如下所示的矩阵？（我所做的是将3 x 3框中的每个元素相加，然后除以9（平均值））

那么，请与我分享你的知识和见解？如果我错了，告诉我，这样我就能从这个错误中吸取教训。非常感谢

如中所述，

medfilt2

是一个中值滤波器。引用文件

The sample median is the middle array value in a sorted list of neighborhood values

例如，位置

1,1

1 2 3
3 4 2
1 7 3

将被分类为

1 1 2 2 3 3 3 4 7

---

中间的元素是

3

，因此这将是过滤器的输出。还有更多细节

你是说第二个矩阵的前四分之一应该用“3”而不是“2.8”来填充吗？不，第二个矩阵中的每个元素都可以有不同的结果。对于元素

0,0

，输入子矩阵将是

[[0,0,0]，[0,1,2]，[0,3,4]

（在内部，子例程用0填充矩阵以填充缺少的元素）。然后排序的列表是

[0,0,0,0,0,1,2,3,4]

，中间元素是

0

。对于元素

0,1

，子矩阵是

[[0,0,0]，[1,2,3]，[3,4,2]

->

[0,0,0,1,2,2,3,3,4]

->

2

等等。哦，我完全明白你现在所说的。我有一个问题：我需要一种可以提高图像分辨率和降低图像分辨率的方法？如果应用medfilt2d是为了降低分辨率，是否有其他过滤器来提高分辨率？据我所知，中值滤波器用于去除噪声，而不是改变分辨率。您可能需要研究重采样过滤器。

1 1 2 2 3 3 3 4 7