ConvolutionFilter(matrixX:Number=0, matrixY:Number=0,matrix:Array=null,divisor:Number=1.0)

여기서 가장 중요한 부분이 matrix 라는 배열 파라미터인데 일반적으로 3x3 행렬을 사용한다.

    0 0 0
    0 1 0      =>  [0,0,0,0,1,0,0,0,0]    형렬표기방법은 좌측과 같이 열단위로 끊어서 작성한다.
    0 0 0 
 <default>

matrix 는 중앙에 있는 값(1)을 기준으로  대칭형태로 사용한다. 이는 인접픽셀과의 가중치 계산을 위한 비율과도 무관하지 않다. 또한 모든 matirx 의 요소 값의 합이 1을 기준으로 크게되면 전체적인
이미지의 밝기(brightness)가 증가하게 되고, 반대로 1보다 작게 되면 밝기가 감소하게 된다.


위에서 볼수 있듯이 matrix 값의 총합이 1이 아닐경우 원본값에서 이미지 밝기에서 차이가 난다.
이런 뜻하지 않은 이미지 밝기의 변화로 인해 의도했던 이미지 효과가 묻혀버리게 되는 일이 발생하는데 이런걸 방지하기 위해 divisor 를 사용하여 값을 조정해준다.
divisor 은 convolution  필터의 4번째 파라미터로서 결과값에 대한 강도를 낮춰주게 된다.
matrix 전체의 총합을 divisor 로 나눈값이 1을 기준으로 설정될수 있는 밝기로 생각하면 된다.

ConvolutionFilter(3,3,[0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0])
ConvolutionFilter(3,3,[0, 0, 0, 0, 3, 0, 0, 0, 0],3) 

따라서 위 두개의 필터값은 같은 효과를 나타낸다.

<embossing>
embossing 의 matrix 는 양수의 중앙값을 기준으로 좌우의 값의 부호가 반대인 좌우대칭형태
   a   d  -c          -2  -1  0
   b   e  -b   ==>  -1   1   1   ==>    new ConvolutionFilter(3,3,[-2, -1, 0, -1, 1, 1, 0, 1, 2])
   c -d  -a            0   1   2

<sharpening>
sharpening 의 matrix 는 양수의 중앙값을 기준으로 상하대칭형태
   a   b   c          0    -1    0
   d   e   d   ==>  -1   5   -1   ==>    new ConvolutionFilter(3,3,[0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0])
   c   b   a          0    -1    0

<accented-edge>
accented-edge 의 matrix 는 sharpening 과 비슷한 형태로 음수의 중앙값을 기준으로 상하대칭형태
   a   b   c          0    1    0
   d   e   d   ==>  1   -3   1   ==>    new ConvolutionFilter(3,3,[0, 1, 0, 1, -3, 1, 0, 1, 0])
   c   b   a          0    1    0

위 모든 효과는 중앙값(e) 을 조정하여 효과의 강도를 조정할 수 있다.


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