MFC灰度图像中值滤波

### 如何在MFC应用程序中实现灰度图像的中值滤波算法

#### 创建MFC项目并加载图像
为了实现在MFC环境中对灰度图像应用中值滤波，首先需要创建一个基于对话框或多文档界面(MDI)或单文档界面(SDI)类型的MFC应用程序。对于图像处理来说，SDI可能是更合适的选择因为其更适合显示单一图像[^1]。

// 加载位图资源到内存中
CBitmap bitmap;
bitmap.LoadBitmap(IDB_BITMAP_GRAYSCALE); // 假设IDB_BITMAP_GRAYSCALE是你图片对应的资源ID
BITMAP bmpInfo;
bitmap.GetBitmap(&bmpInfo);

#### 图像数据转换为适合处理的形式
由于`CImage`类提供了方便的操作接口，在此可以考虑使用它来简化操作：

CImage image;
image.Attach((HBITMAP)bitmap.Detach());
BYTE* pBits = (BYTE*)image.GetBits();
int width = image.GetWidth();
int height = image.GetHeight();

#### 中值滤波器的设计与实现
定义用于执行实际过滤工作的辅助函数。这里采用简单的窗口滑动方法遍历整个图像矩阵中的每一个像素点，并计算局部区域内的中间值作为该位置的新强度值[^2]。

void MedianFilter(BYTE* src, BYTE* dst, int w, int h, int kernelSize){
    int halfKernel = kernelSize / 2;
    std::vector<int> window(kernelSize * kernelSize);

    for(int y=halfKernel;y<h-halfKernel;++y){
        for(int x=halfKernel;x<w-halfKernel;++x){
            size_t idx = 0;
            for(int ky=-halfKernel;ky<=halfKernel;++ky){
                for(int kx=-halfKernel;kx<=halfKernel;++kx){
                    window[idx++] = src[(y+ky)*w+(x+kx)];
                }
            }

            nth_element(window.begin(),window.begin()+kernelSize/2,window.end());
            dst[y*w+x]=static_cast<BYTE>(window[kernelSize/2]);
        }
    }
}

#### 应用滤镜并将结果保存回原文件对象
调用上述编写的`MedianFilter()`完成去噪过程之后，再把更新后的缓冲区指针重新关联至原始图形设备上下文中以便后续展示给用户查看效果[^4]。

BYTE* filteredData = new BYTE[width * height];
MedianFilter(pBits,filteredData,width,height,3 /* Kernel Size */ );
memcpy(pBits,filteredData,sizeof(BYTE)*(width*height));
delete[] filteredData;

CDC dcMem;
dcMem.CreateCompatibleDC(NULL);
image.SelectPalette(&dcMem,false);
image.RealizePalette();

dcMem.BitBlt(0,0,image.GetWidth(),image.GetHeight(),
             &dcMem,0,0,SRCCOPY);

以上就是在MFC环境下针对灰度级影像实施中值平滑的具体做法概述。