矩形中值滤波是一种图像处理中用于去除图像噪声的滤波技术。它可以通过一定规则的计算，把像素点周围一定区域中的像素值排序，取其中的中值替代该像素点的原始值，从而达到去除噪声的效果。

在Python中，我们可以使用scikit-image库中的rank中值滤波器函数来进行矩形中值滤波。下面是一个简单的示例代码：

from skimage.filters import rankfrom skimage.morphology import rectangle# Load an example imageimage = imread('example.jpg')# Define the size of the rectanglerectangle_size = (3, 3)# Apply the median filter with the rectangle kernelfiltered_image = rank.median(image, se=rectangle(rectangle_size))

在上面的代码中，我们首先导入了rank模块和rectangle模块。rank模块包含很多种不同类型的滤波器函数，如中值滤波器、均值滤波器等等。而rectangle模块则是用来创建矩形形态元素的，我们可以使用它来定义矩形中值滤波的窗口大小。

接下来，我们读取了一张名为example.jpg的图像，并定义了一个矩形窗口的大小为(3, 3)。最后，我们使用rank.median函数将图像进行矩形中值滤波，得到一个新的滤波后的图像。

总的来说，Python的scikit-image库中的rank模块提供了很多种不同类型的滤波器函数，其中包括矩形中值滤波器。通过使用这些函数，我们可以很方便地对图像进行滤波处理，达到去除噪声的效果。