数字图像处理实验三中值滤波和均值滤波实验报告
实验三 均值滤波和中值滤波
实验三图像滤波实验3.13*3均值滤波一．实验目的1．熟悉MATLAB图像处理工具箱及均值滤波函数的使用；2．理解和掌握3*3均值滤波的方法和应用；二．实验设备1.PC机一台；2.软件MATLAB；三．程序设计在MATLAB环境中，程序首先读取图像，然后调用图像增强（均值滤波）函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。
closeall;I=imread('cameraman.tif');figure;subplot(2,3,1);imshow(I);%加入Gaussian噪声J1=imnoise(I,'gaussian',0,0.005);subplot(2,3,2);imshow(J1);%加入椒盐噪声J2=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);subplot(2,3,3);imshow(J2);h=fspecial('average',[33]);G1=imfilter(J1,h);subplot(2,3,5);imshow(G1);G2=imfilter(J2,h);subplot(2,3,6);imshow(G2);四．实验步骤1.启动MATLAB双击桌面MATLAB图标启动MATLAB环境；2.在MATLAB命令窗口中输入相应程序。
书写程序时，首先读取图像，一般调用MATLAB自带的图像，如:cameraman图像；再调用相应的图像增强（均值滤波）函数，设置参数；最后输出处理后的图像；3．浏览源程序并理解含义；4．运行，观察显示结果；5．结束运行，退出；五．实验结果观察MATLAB环境下原始图像经3*3均值滤波处理后的结果。
(a)原始图像(b)3*3均值滤波处理后的图像图(3)六．实验报告要求输入一幅灰度图像，给出其图像经3*3均值滤波处理后的结果，然后对每一点的灰度值和它周围24个点，一共25个点的灰度值进行均值滤波，看看对25个点取均值与对9个点进行均值滤波有什么区别？有没有其他的算法可以改进滤波效果。
均值滤波和中值滤波
均值滤波和中值滤波
均值滤波和中值滤波是图像处理的两种常用的滤波算法，它们的目的都是为了去掉图像中的噪声，以使图像变得更清晰，以满足下一步处理所需。
均值滤波是一种很常见的滤波算法。
该算法通过统计一定形状的邻域窗口内像素的灰度值，将窗口中各点像素的灰度值求平均，然后将新的灰度值赋给窗口中的每一点像素，从而进行滤波。
由于噪声的特性，噪声点往往灰度值低于其它像素，因此采用均值滤波的过滤效果良好，能够很好的消除噪声，但是也会消除掉有帮助的图像信息，因此多数情况下只是用于滤除少量的随机噪声，而不能用于去除椒盐噪声。
中值滤波则是另一种常用的滤波算法。
它的原理是通过统计一定范围内像素的中位数来进行滤波。
先以块为单位，确定该块中某一点处的灰度值。
然后，把该点所在连通区域的所有点的灰度值读取出来排序，去掉最大值和最小值，再求中间的中位数，将这个中位数作为该点处的灰度值，从而进行滤波处理。
中值滤波主要用于滤除椒盐噪声，可以更好的保留原始图像的信息，但是它的耗时较多，且由于中位数的计算，比较麻烦。
总之，均值滤波和中值滤波作为图像滤波的两种常用技术，具有他们各自良好的应用特点和优势，根据不同的情况和需求，可以采用适当的技术进行滤波，以满足下一步处理的条件。
数字图像处理实验报告-基于Matlab
华东师范大学电子工程系2017.6实验1：图像灰度级修正【实验目的】掌握常用的图像灰度级修正方法（灰度变换法和直方图均衡化），加深对直方图的理解。
观察图像的增强效果，对灰度级修正前后的图像加以比较。
【实验内容】1）编程实现图像的灰度变换，改变图像的输入、输出映射参数范围（线性拉伸和反比）；2）修改参数gamma值（大于、小于、等于1），观察处理结果；3）对图像直方图作均衡化处理，显示均衡前后的图像及其直方图。
【实验代码】original=imread('lena.bmp');linstr=imadjust(original,[0.3 0.7],[0 1]); %线性拉伸opposite=imadjust(original,[0 1],[1 0]); %反比above=imadjust(original,[0 1],[0 1],2); %gamma>1equal=imadjust(original,[0 1],[0 1],1); %gamma=1below=imadjust(original,[0 1],[0 1],0.5); %gamma<1subplot(3,3,1);imshow(original);title('原图像');subplot(3,3,2);imshow(linstr);title('线性拉伸');subplot(3,3,3);imshow(opposite);title('反比');subplot(3,3,4);imshow(above);title('gamma>1');subplot(3,3,5);imshow(equal);title('gamma=1');subplot(3,3,6);imshow(below);title('gamma<1');subplot(3,3,7);imhist(original);title('原图像直方图'); histequal=histeq(original);%对图像均衡化subplot(3,3,8);imshow(histequal);title('均衡后的图像'); subplot(3,3,9);imhist(histequal);title('均衡图像的直方图'); axis([0 256 0 2000]);【输出图像】【实验思考】根据以下图片以及实验结果可知gamma>1时图像整体变暗，灰度级整体变小；gamma<1时图像整体变亮，灰度级整体变小；而gamma=1时，图像维持不变。
数字图像处理实验报告（邻域平均法和中值滤波法）
数字图像处理实验报告（邻域平均法和中值滤波法）数字图像处理实验报告班级:姓名:学号:日期:邻域平均法和中值滤波处理一、实验目的图像变换是数字图像处理中的一种综合变换，如直方图变换、几何变换等。
通过本实验，使得学生掌握两种变换的程序实现方法。
二、实验任务请设计程序，分别用邻域平均法，其模板为：和中值滤波法对testnoise 图像进行去噪处理（中值滤波的模板的大小也设为3X 3）。
三、实验环境本实验在Windows 平台上进行，对内存及cpu 主频无特别要求，使用VC或者MINGW (gcc)编译器均可。
四、设计思路介绍代码的框架结构、所用的数据结构、各个类的介绍(类的功能、类中方法的功能、类的成员变量的作用)、各方法间的关系写。
在此不进行赘述。
五、具体实现实现设计思路中定义的所有的数据类型，对每个操作给出实际算法。
对主程序和其他模块也都需要写出实际算法。
代码：<邻域平均法>(3*3)#include#include#include#include "hdr.h" /* ------ 定义结构指针--- */struct bmphdr *hdr;// 定义用于直方图变量unsigned char *bitmap,*count,*new_color; /* ---- main() 函数编--- */ int main(){ //定义整数i，j 用于函数循环时的，nr_pixels 为图像中像素的个数int i, j ,nr_pixels,nr_w,nr_h; // 定义两个文件指针分别用于提取原图的数据和生成直方图均衡化后的图像FILE *fp, *fpnew; // 定义主函数的参数包括：输入的位图文件名和输出的位图文件名，此处内容可以不要，在DOS下执行命令的时候再临时输入也可，为了方便演示，我这里直接把函数的参数确定了。
//argc=3; //argv[1]="test.bmp"; //argv[2]="testzf.bmp"; // 参数输入出错显示/* if (argc != 3) {printf("please input the name of input and out bitmap files\n");exit(1);}*/// 获取位图文件相关信息// hdr = get_header(argv[1]); hdr = get_header("testnoise.bmp");if (!hdr) exit(1); // 以二进制可读方式打开输入位图文件fp = fopen("testnoise.bmp", "rb");if (!fp) {printf("File open error!\n");exit(1);} // 文件指针指向数据区域fseek(fp, hdr->offset, SEEK_SET)计算位图像素的个数nr_pixels = hdr->width * hdr->height;nr_w = hdr->width;nr_h = hdr->height;bitmap = malloc(nr_pixels);new_color = malloc(nr_pixels);count = malloc((nr_w+2)*(+nr_h+2));//读取位图数据到bitmap 中fread(bitmap, nr_pixels, 1, fp);fclose(fp);// 因为图像边缘无法使用邻域平均，所以根据邻近颜色填补图像的周围一圈，存入count[] 数组中// 中心图像存入count[] for(i=nr_w+3;i<(nr_w+2)*(+nr_h+2)-nr_w-3;i++) { j=i/(nr_w+2);if(i%(nr_w+2)!=0&&(i+1)%(nr_w+2)!=0) count[i]=bitmap[i-nr_w-1-2*j]; } // 填补第一排for(i=1;i} // 填补最后一排for(i=1;i} // 填补左边一排for(i=0;i} // 填补右边一排for(i=0;i<nr_h+3;i++)< p="">{ count[(i+1)*(nr_w+2)-1]=count[(i+1)*(nr_w+2)-2];}// 邻域平均3*3for(j=nr_w+3,i=0;j<(nr_w+2)*(+nr_h+2)-nr_w-3;j++) {if(j%(nr_w+2)!=0&&(j+1)%(nr_w+2)!=0)new_color[i]=(count[j]+count[j-1]+count[j+1]+count[j-nr_w-2]+count[j-1-nr_w-2]+count[j+1-nr_w-2]+count[j+nr_w+2]+count[j-1+nr_w+2]+count[j+1+nr_w+2])/9,i++; } //结果存入bitmap[] 中for (i = 0; i < nr_pixels; i++;bitmap[i]=new_color[i]; // 打开一个以输出文件名命名的文件,设为可写的二进制形式fpnew = fopen("test_lynoise.bmp", "wb+");// 由于位图文件的头部信息并没有因直方图均衡化而改变，因此输出图像的头部信息从原位图文件中拷贝即可：fwrite(hdr->signature, 2, 1, fpnew); fwrite(&hdr->size, 4, 1, fpnew);fwrite(hdr->reserved, 4, 1, fpnew); fwrite(&hdr->offset, 4, 1, fpnew); fwrite(&hdr->hdr_size, 4, 1, fpnew); fwrite(&hdr->width, 4, 1, fpnew); fwrite(&hdr->height, 4, 1, fpnew); fwrite(&hdr->nr_planes, 2, 1, fpnew); fwrite(&hdr->bits_per_pixel, 2, 1, fpnew); fwrite(&hdr->compress_type, 4, 1, fpnew); fwrite(&hdr->data_size, 4, 1, fpnew); fwrite(&hdr->resol_hori, 4, 1, fpnew); fwrite(&hdr->resol_vert, 4, 1, fpnew);fwrite(&hdr->nr_colors, 4, 1, fpnew); fwrite(&hdr->important_color, 4, 1, fpnew); if (hdr->offset > 54) fwrite(hdr->info, (hdr->offset - 54), 1, fpnew); // 直方图均衡化的数据(bitmap) 赋值fwrite(bitmap, nr_pixels, 1, fpnew);// 关闭fclose(fpnew);// 释放内存(优化程序必需) free(hdr);free(bitmap);</nr_h+3;i++)<>。
均值滤波,高斯滤波,中值滤波
均值滤波,高斯滤波,中值滤波均值滤波，高斯滤波和中值滤波是数字图像处理中常用的三种平滑滤波技术，用于降低图像噪声和去除图像中的不相关细节。
本文将对这三种滤波方法进行介绍、比较和分析。
一、均值滤波均值滤波是一种简单的平滑滤波方法，它的原理是用滤波窗口内像素的平均值来代替中心像素的值。
具体来说，对于滤波窗口内的每个像素，计算其邻域内所有像素的平均值，然后将结果作为中心像素的值。
这样可以有效地平滑图像并去除高频噪声。
然而，均值滤波的缺点是它不能很好地保留图像的边缘信息，使得图像看起来模糊且失去细节。
二、高斯滤波高斯滤波是一种基于高斯分布的平滑滤波方法，它认为像素点的邻域内的像素值与中心像素点的距离越近，其权重越大。
它的滤波过程是在滤波窗口内，对每个像素点进行加权平均。
加权的权重由高斯函数决定，距离中心像素点越近的像素点的权重越大，距离越远的像素点的权重越小。
通过这种加权平均的方式，可以更好地保留图像的细节和边缘信息，同时有效地去除噪声。
高斯滤波的唯一缺点是计算复杂度较高，特别是对于大型滤波窗口和高分辨率图像来说。
三、中值滤波中值滤波是一种统计滤波方法，它的原理是用滤波窗口内像素的中值来代替中心像素的值。
具体来说，对于滤波窗口内的每个像素，将其邻域内的像素按照大小进行排序，然后将排序后像素的中值作为中心像素的值。
中值滤波对于椒盐噪声和脉冲噪声有很好的去噪效果，能够保持图像的边缘信息，避免了均值滤波和高斯滤波的模糊问题。
然而，中值滤波的缺点是不能去除高斯噪声和高频噪声，因为当滤波窗口内的像素含有这些噪声时，中值滤波会产生失真效果。
比较和分析：三种滤波方法各有优劣，应根据实际需求选择合适的滤波方法。
均值滤波是最简单、计算复杂度最低的方法，在去除高斯噪声和低频噪声方面效果较差，但对边缘信息的保留效果较差。
高斯滤波通过加权平均的方式更好地保留了图像的细节和边缘信息，适用于处理高斯噪声并且具有一定的平滑效果。
中值滤波对于椒盐噪声和脉冲噪声有很好的去噪效果，并保持了图像的边缘信息，但对于高斯噪声和高频噪声则效果较差。
中值滤波与均值滤波的应用研究
技 术 创 新
中值 滤 波 与 均 值 滤 波 的应 用 研 究
杨 秋 霞
（四 川 理 工 学 院 自电 学 院 ）
摘 要 图像 增强是 一种 图像 处理 方法，而中值 滤波和均值 滤波作 为图像 增强处理方法的 两种重要手段 已被 广泛应用。本文主要从 均值 滤波和中值 滤波的原理 出发 ，分析这两种滤波 方法的适用性 。
１９９８
【５】 邓 炎昌 ，刘润 清 语 言与 文化 外语教 学 与研 究 出版社 ，１９８９
（收 稿 日期 ：２０１Ｏ－０８—３Ｏ）
与信 息 处理 。
（收 稿 日 期 ：２０１０－０９－１３）
（接 ４６页 ）总之 ，要 多去观察别 的国家 的人 的文 化和风俗习惯 ，在 进 行跨 文化社 会语言交际时 ，尤其要 注意文 化意义上的差异 ，提高跨文 化的敏锐 性 。要从 起社会文 化入 手 ，揭示 词语 的文化 因素和 国情 内 涵。只有这样 ，才能准确把 握文 字代码的真正意思 ，从而做到得心应 手 ，将 语言交流发挥到极致 。
ห้องสมุดไป่ตู้１９９９
【９Ｊ Ｍ ．Ｒｕｎｔ． Ｓｅｃｏｎｄ ｇｅｎｅｒａｔ ｉｏｎ ｉｍａｇｅ ｃｏｄｉｎｇ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ． Ｐｒｏｃｅｅｄ ｉｎｇ
ｏｆｔｈｅ ＩＥＥＥ， １９８５， ７３（４）： ２９９—３０２
［１０］ Ｔ Ｋｏｍａｔｓｕ， Ｋ． Ａｉｚａｗ ａ， Ｔ． Ｓａｉｔｏ． Ｖｅｒｙ ｈｉ曲 ｒｅｓｏｌｕ６ｏｎ
参 考 文 献
【１】 何 东健 嫩 字 图像 处理 ［Ｍ】西安 ：西安 电子科 技 大 学 出版 社 ，２００３ 【２］ 毕候捷 －图像 通 信工程 【Ｍ］北京 ：人 民邮 电出版 社 ，１９９５
均值滤波,中值滤波报告
数字与图像处理报告
姓名：罗钰婧班级：12信国学号：20121378032
1.均值滤中值滤波对去除噪声
⑴．椒盐噪声：出现位置是随机的，但噪声的幅值是基本相同的。
对于椒盐噪声，中值滤波比均值滤波好。
因为椒盐噪声图像中既有干净点又有污染点，中值滤波是选适当的点来代替污染点，随意处理效果好；
而噪声均值不为0，所以均值滤波不能很好的去除椒盐噪声。
⑵．高斯噪声：出现位置是一定的（每一个点上），噪声的幅值是随机的。
对于高斯噪声，均值滤波比中指滤波好。
因为图像中每个点都是污染点，中值滤波找不到合适的干净点。
而正态分布的均值为0，所以均值滤波可以较好的减弱噪声。
对于中值滤波，可以发现取的领域越大，图像越模糊。
因为随着领域变大，精度降低。
同中值滤波，可以发现取的领域越大，图像越模糊。
2．傅里叶变换频谱图
3.伪彩色。
数字图像处理滤波报告
2010年4月一，实验目的。
1.了解在数字图像处理中滤波的概念和意义。
2.掌握数字图像处理滤波程序。
二，实验原理。
图像的中值滤波是一种非线性的图像处理方法，它通过对邻域内像素按灰度排序的结果决定中心像素的灰度。
图像的中值滤波是统计排序滤波器的一种常见应用，它是通过对邻域内采样数据进行排序并取得中值来决定中心像素灰度的一种处理手段，图像的中值滤波在少量离散杂点的消除方面效果显著。
前面介绍过图像简单平滑和高斯平滑，以这两种算法为代表的平滑线性滤波算法在消除离散型杂点方面，都采取的是将杂点的干扰分摊到整个邻域中的每个像素，以减少杂点的影响，然而这样做的代价就是图像清晰度的大量损失。
如图11-14所示，a表示一个5×5邻域的像素灰度，其中中点位置的像素为孤立的杂点，b为对a进行一次简单平滑处理的结果，c 为对b进行简单平滑的结果，从图中可看出简单平滑将杂点对图像的影响分担到了邻域的其他像素。
图11-14 孤立杂点的简单平滑从图11-14中可以发现简单平滑对于孤立的杂点消除较为有效，而对于稍大的杂点或是密集的杂点，图像简单平滑的效果就不够理想。
如图11-15所示，其中a表示一个5×5邻域的像素灰度，其中灰度为0的点为杂点，b为对a进行简单平滑的结果，从图中可以看出简单平滑使画面质量严重下降，并且并没有很好地去除杂点影响。
图11-15 稍大杂点的简单平滑分析原因，可以发现平滑线性滤波器的工作原理可以比喻为用水冲洗桌面上的污点，冲洗的结果污点并没有消失，只是被淡化，如果污点较大较密集，则冲洗的结果是整个桌面都被污点所影响。
尝试换一种思路，如果不采取冲淡污点的办法而是将污点直接去除，这样就可以避免污点数量较多时难以去除的困难，这也就是中值滤波的基本思想。
在中值滤波算法中，对于孤立像素的属性并不非常关注，而是认为图像中的每个像素都跟邻域内其他像素有着密切的关系，对于每一个邻域，算法都会在采样得到的若干像素中，选择一个最有可能代表当前邻域特征的像素的灰度作为中心像素灰度，这样就有效避免了离散型杂点对图像的影响。
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数字图像处理实验三均值滤波、中值滤波的计算机实现12281166 雪莹计科1202班一、实验目的：1）熟悉均值滤波、中值滤波处理的理论基础；2）掌握均值滤波、中值滤波的计算机实现方法；3）学习VC++ 6。
0 的编程方法；4）验证均值滤波、中值滤波处理理论；5）观察均值滤波、中值滤波处理的结果。
二、实验的软、硬件平台：硬件：微型图像处理系统，包括：主机， PC机；摄像机；软件：操作系统：WINDOWS2000或WINDOWSXP应用软件：VC++ 6.0 三、实验容：1）握高级语言编程技术；2）编制均值滤波、中值滤波处理程序的方法；3）编译并生成可执行文件；4）考察处理结果。
四、实验要求：1）学习VC++确6。
0 编程的步骤及流程；2）编写均值滤波、中值滤波的程序；3）编译并改错；4）把该程序嵌入试验二给出的界面中（作适当修改）；5）提交程序及文档；6）写出本次实验的体会。
五、实验结果截图实验均值滤波采用的是3X3的方块，取周围的像素点取得其均值代替原像素点。
边缘像素的处理方法是复制边缘的像素点，增加一个边框，计算里面的像素值得均值滤波。
六、实验体会本次实验在前一次的实验基础上增加均值滤波和中值滤波，对于椒盐噪声的处理，发现中值滤波的效果更为好一点，而均值滤波是的整个图像变得模糊了一点，效果差异较大。
本次实验更加增加了对数字图像处理的了解与学习。
七、实验程序代码注释及分析// HistDemoADlg.h : 头文件//#include "ImageWnd.h"#pragma once// CHistDemoADlg 对话框class CHistDemoADlg : public CDialogEx{// 构造public:CHistDemoADlg(CWnd* pParent = NULL); // 标准构造函数int nWidth;int nHeight;int nLen;int nByteWidth;BYTE *lpBackup;BYTE *lpBitmap;BYTE *lpBits;CString FileName;CImageWnd source,dest;// 对话框数据enum { IDD = IDD_HISTDEMOA_DIALOG };protected:virtual void DoDataExchange(CDataExchange* pDX); // DDX/DDV 支持// 实现protected:HICON m_hIcon;// 生成的消息映射函数virtual BOOL OnInitDialog();afx_msg void OnSysCommand(UINT nID, LPARAM lParam);afx_msg void OnPaint();afx_msg HCURSOR OnQueryDragIcon();DECLARE_MESSAGE_MAP()public:void LoadBitmap(void);afx_msg void OnOpen();afx_msg void OnHist();void HistogramEq(void);void NoColor(void);void HistogramEq1(int nWidth,int nHeight,BYTE *lpInput,BYTE*lpOutput);void MeanFilter(int nWidth,int nHeight,BYTE *lpInput,BYTE*lpOutput);void MedianFilter(int nWidth,int nHeight,BYTE *lpInput,BYTE*lpOutput);afx_msg void OnBnClickedClose();afx_msg void OnBnClickedMeanfilter();afx_msg void OnBnClickedMedianfilter();};HistDemoADlg.cpp对HistDemoADlg.h进行具体的实现，OnOpen()函数响应ID为IDC_OPEN的按钮事件，而且会调取文件选择对话框，选取文件之后，会显示在原始图像区域显示对应的位图图像，OnHist()函数会响应ID为IDC_HIST的按钮事件，调用HistogramEq()进行直方图均衡化的处理，HistogramEq()会调用HistogramEq1()进行直方图均衡化的处理，并用dst.setImage()显示处理之后的图像，以及NoColor()函数，对原始图像转化为灰度图像之后再显示。
// HistDemoADlg.cpp : 实现文件//#include "stdafx.h"#include "HistDemoA.h"#include "HistDemoADlg.h"#include "afxdialogex.h"#ifdef _DEBUG#define new DEBUG_NEW#endif#define Point(x,y) lpPoints[(x)+(y)*nWidth]#define Point1(x,y) lpPoints1[(x)+(y)*nWidth]// 用于应用程序“关于”菜单项的 CAboutDlg 对话框class CAboutDlg : public CDialogEx{public:CAboutDlg();// 对话框数据enum { IDD = IDD_ABOUTBOX };protected:virtual void DoDataExchange(CDataExchange* pDX); // DDX/DDV 支持// 实现protected:DECLARE_MESSAGE_MAP()};CAboutDlg::CAboutDlg() : CDialogEx(CAboutDlg::IDD){}void CAboutDlg::DoDataExchange(CDataExchange* pDX){CDialogEx::DoDataExchange(pDX);}BEGIN_MESSAGE_MAP(CAboutDlg, CDialogEx)END_MESSAGE_MAP()// CHistDemoADlg 对话框CHistDemoADlg::CHistDemoADlg(CWnd* pParent /*=NULL*/): CDialogEx(CHistDemoADlg::IDD, pParent){m_hIcon = AfxGetApp()->LoadIcon(IDR_MAINFRAME);lpBitmap = 0;lpBackup = 0;}void CHistDemoADlg::DoDataExchange(CDataExchange* pDX){CDialogEx::DoDataExchange(pDX);}BEGIN_MESSAGE_MAP(CHistDemoADlg, CDialogEx)ON_WM_SYSCOMMAND()ON_WM_PAINT()ON_WM_QUERYDRAGICON()ON_BN_CLICKED(IDC_OPEN, &CHistDemoADlg::OnOpen)ON_BN_CLICKED(IDC_HIST, &CHistDemoADlg::OnHist)ON_BN_CLICKED(IDCLOSE, &CHistDemoADlg::OnBnClickedClose)ON_BN_CLICKED(IDC_MEANFILTER,&CHistDemoADlg::OnBnClickedMeanfilter)ON_BN_CLICKED(IDC_MEDIANFILTER,&CHistDemoADlg::OnBnClickedMedianfilter)END_MESSAGE_MAP()// CHistDemoADlg 消息处理程序BOOL CHistDemoADlg::OnInitDialog(){CDialogEx::OnInitDialog();// 将“关于...”菜单项添加到系统菜单中。
// IDM_ABOUTBOX 必须在系统命令围。
ASSERT((IDM_ABOUTBOX & 0xFFF0) == IDM_ABOUTBOX);ASSERT(IDM_ABOUTBOX < 0xF000);CMenu* pSysMenu = GetSystemMenu(FALSE);if (pSysMenu != NULL){BOOL bNameValid;CString strAboutMenu;bNameValid = strAboutMenu.LoadString(IDS_ABOUTBOX);ASSERT(bNameValid);if (!strAboutMenu.IsEmpty()){pSysMenu->AppendMenu(MF_SEPARATOR);pSysMenu->AppendMenu(MF_STRING, IDM_ABOUTBOX, strAboutMenu);}}// 设置此对话框的图标。
当应用程序主窗口不是对话框时，框架将自动// 执行此操作SetIcon(m_hIcon, TRUE); // 设置大图标SetIcon(m_hIcon, FALSE); // 设置小图标// TODO: 在此添加额外的初始化代码source.Create(0,L"Source",WS_CHILD|WS_VISIBLE,CRect(40,40,360,280),this,10000);dest.Create(0,L"Destination",WS_CHILD|WS_VISIBLE,CRect(400,40,720,280),this,10001);return TRUE; // 除非将焦点设置到控件，否则返回 TRUE}void CHistDemoADlg::OnSysCommand(UINT nID, LPARAM lParam) {if ((nID & 0xFFF0) == IDM_ABOUTBOX){CAboutDlg dlgAbout;dlgAbout.DoModal();}else{CDialogEx::OnSysCommand(nID, lParam);}}// 如果向对话框添加最小化按钮，则需要下面的代码// 来绘制该图标。