Flex中Convolution Matrix（卷积矩阵）的应用

Convolution Matrix（卷积矩阵）工作原理：

点阵图中的每一个像素被称为“初步像素”，用与卷积矩阵同样面积的“初步像素”从左到右从上到下与卷积矩阵中相应位置的值相乘，再将得到的9个或25个中间值相加，就得到了“初步像素”矩阵中央的一个值的结果值再与Divisor（因子）相除，与Offset（偏移量）相加，最后得到终值。如下图所示：

最初的像素50已经成为42（上图使用因子和偏移量的默认值1, 0）：（40 * 0）+（42 * 1）+（46 * 0）+（46 * 0）+（50 * 0）+（55 * 0）+（52 * 0）+（ 56 * 0）+（58 * 0）=42（过滤器不会作用于原图像，而是建立一个副本）。效果就是原来值为42的像素下移了一位。

Divisor（因子）：得到的结果值将被其除；此参数如果与矩阵值的总和相等，那么图象的亮度无变化。如上图矩阵中值的总和为1，那么此值若为1图像则无明暗变化，若为5图像则变暗为原来的1/5，若为0.5图像则变亮为原来的2倍。

Offset（偏移量）：得到的结果值将与其相加。

Convolution Matrix（卷积矩阵）的应用：

AS中：

import flash.filters.ConvolutionFilter;

var mat:Array = [ 1,0,1,0,1,0,1,0,1 ];

var div:int = 1;

var off:int = 0;

var convMat:ConvolutionFilter = new ConvolutionFilter(3,3,mat,div,off);

img.filters = [convMat];

MXML中：

<fx:Script>

<![CDATA[

private const mat:Array = [ 1,0,1,0,1,0,1,0,1 ];

]]>

</fx:Script>

<s:BitmapImage source="..."/>

<s:filters>

<s:ConvolutionFilter matrixX="3" matrixY="3" matrix="{mat}" divisor="1" bias="0" alpha="0"/>

</s:filters>

以下是一个Convolution Matrix（卷积矩阵）的效果实例：

ConvolutionMatrixDemo.swf

相关链接：

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