Android滤镜开发（二）图像组成与滤波分析

文章简单记录一下图像与波的处理关系，是一种重要的图像预处理方式

图像用波去处理

图像由像素组成，例如一张 400 x 400 的图片，一共包含了 16万个像素点。
每个像素的颜色，可以用红、绿、蓝、透明度四个值描述，大小范围都是0 ～ 255。
然后把每个像素点按顺序排开，作为横轴，0-255作为纵轴就能得到下面的曲线：

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所以图像的可以看作是各种波的叠加哦，所以波动大的地方，就会反应到图像上的物体边缘。

滤波器

物理学对波的研究已经非常深入，提出了很多处理波的方法，其中就有滤波器（filter）：过滤掉某些波，保留另一些波，或者中和调整一些波，通过这种方式就能改变图像的效果。
典型的两种滤波器

• 低通滤波器（lowpass）：减弱或阻隔高频信号，保留低频信号
• 高通滤波器（highpass）：减弱或阻隔低频信号，保留高频信号

低通滤波器

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上图中，蓝线是原始的波形，绿线是低通滤波lowpass后的波形。可以看到，绿线的波动比蓝线小很多，非常平滑。对应的图像应用我们可以做图像的模糊效果滤镜，即波动大的地方就是物体的边缘，被过滤如下图

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高通滤波器

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上图中，黄线是原始的波形，蓝线是高通滤波highpass后的波形。可以看到，黄线的三个波峰和两个波谷（低频波动），在蓝线上都消失了，而黄线上那些密集的小幅波动（高频波动），则是全部被蓝线保留。与低通滤波相反，图像应用上可以凸显物体的边缘，见下图

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