图像视频滤镜算法详解—滤镜初识

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图像视频滤镜算法详解---滤镜初识

所谓滤镜，最初是指安装在相机镜头前过滤自然光的附加镜头，用来实现调色和添加效果，也就是硬件滤镜。

我们做的滤镜算法又叫做软件滤镜，是对大部分硬件镜头滤镜进行的模拟，当然，误差也就再所难免，我们的宗旨只是无限逼近。也是这个原因，我们无法再现真实的拍摄场景，无法复原照片中未包含的信息，进而也难以实现某些特殊滤镜效果，诸如偏光镜和紫外线滤色镜（UV）的效果等等。

目前，从强大的PHOTOSHOP桌面应用，到美图app等受欢迎的手机应用，都拥有着种类繁多，异彩纷呈的滤镜特效，这也是我们要了解的主角。

软件滤镜发展到今天，可以定义为广义的滤镜，这里本人将它通俗的分为如下几类：

①颜色(LUT)滤镜

②几何滤镜

③混合滤镜

④智能滤镜

颜色(LUT)滤镜，即调色滤镜，也是最常见的滤镜，通常对一张图像像素进行某种调色之后，得到的效果，就称之为调色滤镜特效，这种滤镜特效，如果不使用纯粹的算法编程得到，而是通过LUT(LookUp Table)颜色查找表，来记录并映射调色算法，减少滤镜耗时开销，得到滤镜特效，就成为LUT滤镜,LUT滤镜是颜色滤镜的优化升级版；

几何滤镜，这个定义可以这样理解，比如哈哈镜效果，这种跟颜色无关，通过改变像素几何信息，得到的特效，称之为几何滤镜；目前FACEU，B612等流行的APP中，各种人脸变形特效都属于几何滤镜；

混合滤镜，即综合LUT滤镜和几何滤镜得到的复杂滤镜特效，比如美颜相机的磨皮美白滤镜，即有美白调色这种颜色滤镜，也有基于像素位置关系的磨皮滤波滤镜，因此，称之为混合滤镜；

智能滤镜，指一些基于深度学习等实现的依据不同的场景，做出不同变化的自动滤镜特效；比如风格化滤镜以及谷歌的HDRNet学习得到的高级智能调色滤镜等；

本文作为滤镜算法讲解的第一篇，主要是给大家尤其是初学者，做一个全面的了解，知道滤镜是什么，我们要做的是什么！

发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/162978.html原文链接：https://javaforall.cn