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上一篇我们说了一些简单的滤镜，明度、对比度、曝光度等等
那么本篇我们来说一下稍微复杂一点的卷积，理解卷积对图片处理还是十分重要的
卷积
从数学上讲，卷积就是一种运算，与减加乘除没有本质的区别的一种运算。
就像我们可以通过A+B的运算来计算A与B的和一样，简单的加减乘除运算符可以看成混合运算符两边元素的信息，我们可以认为卷积运算也是一种混合信息的手段
图像卷积
我们刚才说了卷积可以看成一种混合信息的手段，我们来看一下图像卷积
假如我们有下面一幅图像
这幅图像不太清晰，存在很多噪点。
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噪点又称 图像噪声（image noise）是 图像中一种亮度或颜色信息的随机变化(被拍摄物体本身并没有)，通常是电子噪声的表现。它一般是由扫描仪或数码相机的传感器和电路产生的，也可能是受胶片颗粒或者理想光电探测器中不可避免的的 散粒噪声影响产生的。图像噪声是图像拍摄过程中不希望存在的副产品，给图像带来了错误和额外的信息。
这些噪点，就好像平地耸立的山峰：
我们要做的就是把山峰刨掉一些土，填到山峰周围去。用数学的话来说，就是把山峰周围的高度平均一下。
那我们该如何做到这样呢？
图像卷积运算
在计算机上我们都知道图像可以用一个二维矩阵来存储，其存储的内容(像素)又对应手机/电脑 硬件屏幕上的点。
有噪点的原图，我们可以把它转为一个矩阵：
来平均一下上面的矩阵
假如我要平均一下a1,1点，运算过程如下
如下图我们使用下面这个卷积模板进行图像卷积运算，其结果就如动图那样，每个像素值都进行了加权平均运算。
静态的图可能看起来没那么直观，我们来个动图
假设我们有个矩阵
与原图进行卷积运算
PS
不同的矩阵会产生不同的卷积效果，因此有些地方把这个矩阵称为卷积核
过程如下
卷积应用
最经典的卷积应用就是图像锐化和模糊的处理。在移动设备上使用GPU做图像锐化，一般就是利用空域滤波器对图像做模板卷积处理。
锐化
拉普拉斯算法比较适合用于改善图像模糊，是比较常用的边缘增强处理算子。
顶点着色器Vertex Shader
attribute vec4 position;
attribute vec4 inputTextureCoordinate;
uniform float imageWidthFactor; // 屏幕宽度步长因子
uniform float imageHeightFactor; // 屏幕高度步长因子
uniform float sharpness; // 锐化核心值，由外层用户输入
varying vec2 textureCoordinate; // 当前纹理坐标
varying vec2 leftTextureCoordinate;
varying vec2 rightTextureCoordinate;
varying vec2 topTextureCoordinate;
varying vec2 bottomTextureCoordinate;
varying float centerMultiplier; // Laplacian算子中心值
varying float edgeMultiplier; // Laplacian算子边缘值
void main()
{
gl_Position = position;
vec2 widthStep = vec2(imageWidthFactor, 0.0);
vec2 heightStep = vec2(0.0, imageHeightFactor);
textureCoordinate = inputTextureCoordinate.xy;
leftTextureCoordinate = inputTextureCoordinate.xy - widthStep;
rightTextureCoordinate = inputTextureCoordinate.xy + widthStep;
topTextureCoordinate = inputTextureCoordinate.xy + heightStep;
bottomTextureCoordinate = inputTextureCoordinate.xy - heightStep;
centerMultiplier = 1.0 + 4.0 * sharpness;
edgeMultiplier = sharpness;
}这次的GLSL明显和前几次不太一样了，前几次都是使用默认的Vertex Shader,那么这次我们怎么理解那四个 left/top/right/bottom的纹理坐标？还有那两个屏幕步长因子，我们再来看看上层代码的输入：
@Override
public void onInit() {
super.onInit();
sharpnessLocation = GLES20.glGetUniformLocation(getProgram(), "sharpness");
imageWidthFactorLocation = GLES20.glGetUniformLocation(getProgram(), "imageWidthFactor");
imageHeightFactorLocation = GLES20.glGetUniformLocation(getProgram(), "imageHeightFactor");
}
@Override
public void onOutputSizeChanged(int width, int height) {
super.onOutputSizeChanged(width, height);
setFloat(imageWidthFactorLocation, 1.0f / width);
setFloat(imageHeightFactorLocation, 1.0f / height);
}屏幕步长是 当前屏幕宽高的倒数，也就是按照当前屏幕的像素个数分割开来。以当前纹理坐标对应laplacian算子的中心核，左右偏移1/width=1个像素的位置，就得出laplacian算子核心的其余外围8格的像素点。如下图所示理解
因为我选用了快速拉式变换，所以L-T，R-T，L-B，R-B的位置就没算出来，因为其laplacian的因子为0相乘结果也为0，没必要浪费顶点着色器的的输出变量。
片段着色器Fragment Shader
precision highp float;
varying highp vec2 textureCoordinate;
varying highp vec2 leftTextureCoordinate;
varying highp vec2 rightTextureCoordinate;
varying highp vec2 topTextureCoordinate;
varying highp vec2 bottomTextureCoordinate;
varying highp float centerMultiplier;
varying highp float edgeMultiplier;
uniform sampler2D inputImageTexture;
void main()
{
mediump vec3 textureColor = texture2D(inputImageTexture, textureCoordinate).rgb;
mediump vec3 leftTextureColor = texture2D(inputImageTexture, leftTextureCoordinate).rgb;
mediump vec3 rightTextureColor = texture2D(inputImageTexture, rightTextureCoordinate).rgb;
mediump vec3 topTextureColor = texture2D(inputImageTexture, topTextureCoordinate).rgb;
mediump vec3 bottomTextureColor = texture2D(inputImageTexture, bottomTextureCoordinate).rgb;
gl_FragColor = vec4((textureColor * centerMultiplier - (leftTextureColor * edgeMultiplier + rightTextureColor * edgeMultiplier + topTextureColor * edgeMultiplier + bottomTextureColor * edgeMultiplier)), texture2D(inputImageTexture, bottomTextureCoordinate).w);
};上效果
小结
本篇我们介绍了卷积，作为图片处理的基础知识，卷积在之后的图像处理中还是会经常用到的