颜色校正/CC Kernel
Color Correction/CC Kernel
CC Kernel（CC 卷积核）效果主要用于图像的卷积处理，通过在卷积矩阵中设置不同的权重值，可以实现图像的锐化 Sharpen、模糊 Blur、查找边缘 Find Edges以及浮雕 Emboss等效果。
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效果原理说明
卷积矩阵 Convolution Matrix是数字图像处理中的一种常用技术，用于对图像进行滤波和处理。它是一个二维矩阵，其中包含一组权重值。
下图图左列出了 CC Kernel 效果的 3x3 矩阵，而图右则为 Ps 中的“自定” Custom滤镜的 5x5 矩阵。它们基于同样的工作原理。
应用卷积矩阵时，将矩阵中心与图像中的每个像素对齐。
然后，将卷积矩阵中的每个元素（数值）与其对应的图像像素值进行乘积，再将所有乘积值相加得到新的像素值。这个新的像素值就是经过卷积矩阵滤波处理后的结果。
比如，要实现高斯模糊效果，可使用如下图所示的 3x3 卷积矩阵。
下列表格中代表了原始像素矩阵，a、b、c 等既表示了像素的位置，也表示各个像素对应的值。
对于中心像素 e，模糊后的新像素值的计算过程如下：
像素 e 的新值 = (a * 1) + (b * 2) + (c * 1) + (d * 2) + (e * 4) + (f * 2) + (g * 1) + (h * 2) + (i * 1)
然后，我们需要将得到的新像素值除以卷积矩阵中的所有权重之和，以实现归一化，确保图像不会变亮或变暗。在这个例子中，权重之和为 14，所以：
像素 e 的新值 = (a + 2b + c + 2d + 4e + 2f + g + 2h + i) / 14
此处的权重之和可对应 CC Kernel 中的 Divider 属性，Ps 中的“自定”滤镜的“缩放”参数。
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效果属性说明
Line 1
线条 1
用于定义卷积矩阵中的第一行。
1 - L1、2 - L1、3 - L1 分别对应第一行的第 1、2、3 个元素（值）。
Line 2
线条 2
用于定义卷积矩阵中的第二行。
1 - L2、2 - L2、3 - L2 分别对应第二行的第 1、2、3 个元素（值）。
Line 3
线条 3
用于定义卷积矩阵中的第三行。
1 - L3、2 - L3、3 - L3 分别对应第三行的第 1、2、3 个元素（值）。
Divider
除数
用来控制卷积矩阵中每个权重的除数。通过调整这个属性，可以控制卷积运算后的像素值范围，从而影响图像的亮度和对比度。
默认值为 1，表示卷积运算后的像素值与卷积矩阵中的权重值是一致的。
若设为 2，表示除以 2，则表示卷积运算后的像素值就会被除以2，从而使图像变得更暗。若设为 0.5，则表示除以 0.5，则图像变得更亮。
一般情况下，可设置为权重之和（即卷积矩阵的所有数值之和），这样可保证图像的整体亮度不变。
Absolute Values
绝对值
用于指定是否对卷积运算的结果取绝对值。
若勾选此属性，卷积运算的结果将被强制转换为正值，这可以使效果更加明显并增强图像的对比度。
Blend w. Original
与原图混合
控制 CC Kernel 效果与原始图像的混合程度。
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