用vs写一个mfc的响应函数实现对图像进行3*3，5*5，3*5，7*5的中值滤波

好的，下面是实现的步骤：

1. 首先在 MFC 对话框上添加一个按钮，命名为“中值滤波”。

2. 在按钮的响应函数中，获取图像的宽度和高度信息，创建一个新的图像用于存储处理后的结果。

3. 逐个遍历原始图像中的每个像素，并对当前像素进行中值滤波处理。

4. 中值滤波的具体实现方法如下：

a) 针对 3*3 的中值滤波，将当前像素周围的 8 个像素和自身共计 9 个像素进行排序，取中间的那个像素作为当前像素的值。

b) 针对 5*5 的中值滤波，将当前像素周围的 24 个像素和自身共计 25 个像素进行排序，取中间的那个像素作为当前像素的值。

c) 针对 3*5 的中值滤波，将当前像素周围的 14 个像素和自身共计 15 个像素进行排序，取中间的那个像素作为当前像素的值。

d) 针对 7*5 的中值滤波，将当前像素周围的 30 个像素和自身共计 31 个像素进行排序，取中间的那个像素作为当前像素的值。

5. 将处理后的结果图像显示在 MFC 对话框上。

下面是一个简单的示例代码，实现了上述功能：

void CMyDlg::OnBnClickedBtnMedianFilter()
{
    // 获取原始图像
    CImage srcImg;
    srcImg.Load(_T("test.jpg"));
    int width = srcImg.GetWidth();
    int height = srcImg.GetHeight();

    // 创建结果图像
    CImage dstImg;
    dstImg.Create(width, height, srcImg.GetBPP());

    // 针对不同的中值滤波半径进行处理
    int radius[] = {1, 2, 1, 3};
    for (int r = 0; r < 4; r++)
    {
        for (int i = radius[r]; i < height - radius[r]; i++)
        {
            for (int j = radius[r]; j < width - radius[r]; j++)
            {
                int count = (2 * radius[r] + 1) * (2 * radius[r] + 1);
                int* values = new int[count];
                int index = 0;
                for (int m = i - radius[r]; m <= i + radius[r]; m++)
                {
                    for (int n = j - radius[r]; n <= j + radius[r]; n++)
                    {
                        values[index++] = GetPixelValue(srcImg, n, m);
                    }
                }
                int median = GetMedianValue(values, count);
                SetPixelValue(dstImg, j, i, median);
                delete[] values;
            }
        }
    }

    // 显示结果图像
    ShowImage(dstImg);
}

int CMyDlg::GetPixelValue(CImage& img, int x, int y)
{
    if (x < 0) x = 0;
    if (x >= img.GetWidth()) x = img.GetWidth() - 1;
    if (y < 0) y = 0;
    if (y >= img.GetHeight()) y = img.GetHeight() - 1;
    BYTE* data = (BYTE*)img.GetPixelAddress(x, y);
    return (data[0] + data[1] + data[2]) / 3;
}

int CMyDlg::GetMedianValue(int* values, int count)
{
    for (int i = 0; i < count - 1; i++)
    {
        for (int j = i + 1; j < count; j++)
        {
            if (values[i] > values[j])
            {
                int temp = values[i];
                values[i] = values[j];
                values[j] = temp;
            }
        }
    }
    return values[count / 2];
}

void CMyDlg::SetPixelValue(CImage& img, int x, int y, int value)
{
    BYTE* data = (BYTE*)img.GetPixelAddress(x, y);
    data[0] = data[1] = data[2] = value;
}

void CMyDlg::ShowImage(CImage& img)
{
    // 显示图像
    CDC* dc = GetDlgItem(IDC_STATIC_IMAGE)->GetDC();
    img.BitBlt(dc->m_hDC, 0, 0);
    ReleaseDC(dc);
}

注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中还需要进行更多的优化和容错处理。