以下是进阶方案：

架构核心设计

1. 分层结构
   $$Pipeline = Capture \otimes Filter_1 \otimes Filter_2 \otimes \cdots \otimes Filter_n \otimes Render$$ 其中：

   • $\otimes$ 表示链式处理操作符
   • $Capture$ 为原始图像采集层
   • $Filter_n$ 为可插拔滤镜单元
   • $Render$ 为最终渲染层

2. 滤镜链式协议

interface Filter {apply(input: ImageData): Promise<ImageData>;next?: Filter;  // 链式指针
}class FilterChain {private head: Filter | null = null;// 添加滤镜节点append(filter: Filter) {if (!this.head) this.head = filter;else {let current = this.head;while (current.next) current = current.next;current.next = filter;}}// 执行处理流async execute(capture: ImageData): Promise<ImageData> {let current = this.head;let result = capture;while (current) {result = await current.apply(result);current = current.next;}return result;}
}

关键优化技术

1. WebGL离屏渲染
   通过共享WebGL上下文实现零拷贝纹理传递：

const gl = canvas.getContext('webgl');
const frameBuffer = gl.createFramebuffer();// 滤镜节点内共享纹理
filterNode.apply = (texture) => {gl.bindFramebuffer(gl.FRAMEBUFFER, frameBuffer);gl.framebufferTexture2D(gl.FRAMEBUFFER, gl.COLOR_ATTACHMENT0, gl.TEXTURE_2D, texture, 0);// 执行着色器运算...return texture; 
}

1. 动态复杂度调度
   根据设备性能自动调整处理策略： $$ \text{ProcessingMode} = \begin{cases} \text{WebGL} & \text{if } FPS_{\text{current}} > 30 \ \text{Canvas2D} & \text{if } 15 < FPS_{\text{current}} \leq 30 \ \text{CPU Worker} & \text{otherwise} \end{cases} $$

平台适配方案

graph LR
A[UniApp Camera API] --> B(Android: RenderScript)
A --> C(iOS: CoreImage)
A --> D(Web: WebGL)
B --> E[滤镜链输出]
C --> E
D --> E

性能压测数据

实施建议

1. 使用uni.createOffscreenCanvas()避免主线程阻塞
2. 预编译滤镜Shader到renderjs模块
3. 通过uni.getSystemInfoSync()实现动态降级
4. 建立滤镜缓存池复用GL程序对象