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，不要利用opencv和Matlab。

好的，下面是一个示例代码，实现了在 MFC 中对图像进行不同尺寸的中值滤波：

void CMyDlg::OnMedianFilter(UINT nFilterSize)
{
    // 读取图像数据
    CImage image;
    image.Load(_T("test.bmp"));
    BYTE* pData = (BYTE*)image.GetBits();
    int nWidth = image.GetWidth();
    int nHeight = image.GetHeight();
    int nChannels = image.GetBPP() / 8;

    // 计算滤波器的半径
    int nRadius = (nFilterSize - 1) / 2;

    // 为输出图像分配内存
    BYTE* pOutData = new BYTE[nWidth * nHeight * nChannels];

    // 对每个像素进行中值滤波
    for (int y = nRadius; y < nHeight - nRadius; y++)
    {
        for (int x = nRadius; x < nWidth - nRadius; x++)
        {
            BYTE* pPixel = pData + (y * nWidth + x) * nChannels;
            BYTE* pOutPixel = pOutData + (y * nWidth + x) * nChannels;

            // 收集滤波器中的像素
            std::vector<BYTE> vPixels;
            for (int j = -nRadius; j <= nRadius; j++)
            {
                for (int i = -nRadius; i <= nRadius; i++)
                {
                    BYTE* pNeighbor = pData + ((y + j) * nWidth + x + i) * nChannels;
                    vPixels.push_back(pNeighbor[0]);
                }
            }

            // 对像素进行排序并取中值
            std::sort(vPixels.begin(), vPixels.end());
            BYTE bMedian = vPixels[vPixels.size() / 2];

            // 将中值写入输出像素
            pOutPixel[0] = bMedian;
            if (nChannels > 1)
            {
                pOutPixel[1] = bMedian;
                pOutPixel[2] = bMedian;
            }
        }
    }

    // 将输出图像保存到文件
    CImage outImage;
    outImage.Create(nWidth, nHeight, image.GetBPP());
    outImage.SetBits(pOutData, nWidth * nChannels, 0);
    outImage.Save(_T("test_out.bmp"));

    // 释放内存
    delete[] pOutData;
}

在这个示例代码中，我们使用了 MFC 的 CImage 类来加载和保存图像，实现了一个名为 OnMedianFilter 的响应函数，该函数接受一个参数 nFilterSize，表示滤波器的大小。具体来说，对于一个 nFilterSize x nFilterSize 的滤波器，我们需要计算其半径 nRadius，然后对图像中的每个像素，收集该像素周围 nRadius x nRadius 的像素，对其进行排序，并取其中位数作为中值，最后将中值写入输出像素。这个示例代码中实现的是一个简单的灰度图像的中值滤波，对于彩色图像，需要将每个通道分别处理。