图像处理是一种独立于顶点着色器的特殊处理程序。在不使用片段着色器的情况下绘制场景之后，可以按照各种方式应用卷积核。

为了保持着色器的简洁，使用硬件加速，我们限制总卷积的大小为3X3.

在示例程序中，调用glCopyTexIamge2D把帧缓冲区拷贝到纹理中。纹理的大下为小于窗口的2的最大N次方值（在2.0中则没有这个限制）。然后在窗口的中间绘制一个片段着色的四边形，大小与这个纹理相同，其纹理坐标从左下角（0，0）到右上角（1，1）。

片段着色器基于纹理坐标，在以其为核心的相邻的3X3纹理中进行采样，然后进行过滤，得到这个中心点的颜色。

模糊可能是最常见的过滤器。它能够平滑一些高频率的特性，例如物体边缘的锯齿。它也叫做低通滤波器。它允许低频率的特性通过，而截留高频率的特性。

如果我们只用3X3的卷积核，那么在单次采样时不会有太明显的变化。我们可以进行多次采样。

下面是着色器代码：

在这个过程中，首先我们先不使用着色器绘制好图形，然后启用着色器程序，设置好sampler0和tc_offse，把帧缓冲拷贝到纹理中。再设置好纹理坐标，绘制一个正方形，使用着色器处理纹理。下面是部分关建代码：

只进行一次采样：

5次采样：

锐化与模糊相反，它是使得物体的边缘更加明显和文字容易阅读。

锐化的着色器代码：

注意这个卷积核相加的结果为1,这和模糊过滤器相同。这个操作保证了这种过滤器不会增强或减弱亮度。

锐化效果图

膨胀只是简单的找到相邻的最大值。

腐蚀取周围相邻的最小值。

比较有价值的过滤器是边缘检测。图像的边缘是颜色变化快的地方，而边缘检测则是选取这部分颜色急剧变化的地方并高亮它们。

有三种边缘检测器Laplacian,Sobel和Prewitt. Sobel和Prewitt梯度过滤器，它们检测每个通道强度的一阶导数的变化，只是在单个方向上进行。Laplacian则检测二阶导数的零值，也就是颜色的强度梯度从暗变亮的地方（或相反）。它可以用于所有的边缘。

下面的代码使用Laplacian过滤器。

它和锐化过滤器的区别就是中间的那个值是8不是9,这样系数之和就是0。这也说明了为何图形中间是黑的。因为图元中间的颜色相近，通过卷积核过滤之后就接近于0了。只有在图元边缘颜色变化剧烈的地方，才有较大的颜色值。

在此之前，我们讨论过逐顶点的光照。还讨论了通过分离镜面光和使用纹理查找的方式来提升光照效果。在这里我们使用片段着色器的方式来处理光照。算法是一样的。

在这里我们结合顶点着色器和片段着色器来实现。顶点着色器对法线、光照向量沿着线和三角形进行插值。然后，片段着色器处理顶点着色器产生的值得到最终的结果。

公式：

C_diff = max{N ? L, 0} * C_mat * C_li

这与之前只用顶点着色器不同的是，这里用varyings修饰的标识符N和L作为输出，在片段着色器中用一样的名称就可以访问到N，L。这种方式比之前使用纹理坐标作为输出的方式更容易理解，也不容易出错（试想不小心把L输出到textureCoord[1]中，但实际使用的是textureCoord[0], 不会产生编译错误，但得不到想要的结果）。

下面是片段着色器代码：

镜面光公式：

C_spec = max{N ? H, 0}^Sexp * C_mat * C_li

VS有多个L的输出

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源码：https://github.com/sweetdark/openglex