GPT答：

7i24.cn

可以使用以下步骤来实现：

1. 定义一个滤波器，例如3x3的矩阵。

2. 遍历图像中的每个像素。

3. 对于每个像素，将其周围邻域内的灰度值存储在一个数组中。

4. 对该数组进行排序，并取最小值作为该像素的最小灰度值。

5. 将计算出来的最小灰度值赋给该像素。

下面是一段示例代码：

```c++
int filter[3][3] = {{1, 1, 1}, {1, 0, 1}, {1, 1, 1}}; // 定义滤波器
int width = image.width(); // 获取图像宽度
int height = image.height(); // 获取图像高度

for (int y = 0; y < height; y++) {
    for (int x = 0; x < width; x++) {
        int values[9]; // 存储邻域内所有灰度值
        int index = 0;
        for (int j = -1; j <= 1; j++) {
            for (int i = -1; i <= 1; i++) {
                if ((y + j) >= height || (y + j) < 0 || 
                    (x + i) >= width || (x + i) <0 ) continue;
                values[index++] = image.getPixel(x+i,y+j);
            }
        }
        
        std::sort(values, values+9); // 排序
        
        int min_value=values[0]; // 取最小值
        
        image.setPixel(x,y,min_value); // 赋给该像素
    }
}
```

注意：这里只是简单地使用了一个排序算法来找到邻域内的最小灰度值。实际上，还有其他更高效、更精确的方法可以用于寻找极大或极小点。