架构设计模式详解：图像处理中的实用结构解析

分层架构在图像流水线中的应用

拍完照想修图，很多人会打开手机里的修图软件。你点一下美颜，再调个滤镜，最后加个边框，一张照片就搞定了。背后其实有一套清晰的流程在跑——这正是分层架构的体现。

图像处理系统常采用“输入→预处理→核心处理→输出”这样的分层结构。每一层各司其职，比如预处理层负责灰度化或去噪，核心层做边缘检测或特征提取，输出层生成最终图像。这种模式让代码更易维护，也方便替换某个环节，比如把高斯模糊换成双边滤波，不影响其他部分。

观察者模式实现动态预览

你在滑动亮度条时，屏幕上的图片实时变亮，这种即时反馈靠的是观察者模式。参数调节是“被观察对象”，图像渲染是“观察者”。一旦参数变化，所有绑定的视图自动更新。

举个例子，一个滤镜面板有多个控件：对比度、饱和度、锐化。它们都监听同一个图像状态对象。当用户拖动滑块，状态变更触发通知，所有相关组件重新计算并刷新显示。

class ImageState {
    constructor() {
        this.observers = [];
        this.data = null;
    }

    subscribe(observer) {
        this.observers.push(observer);
    }

    set imageData(data) {
        this.data = data;
        this.notify();
    }

    notify() {
        this.observers.forEach(observer => observer.update(this.data));
    }
}

策略模式切换算法

同一个功能，比如图像缩放，可以有最近邻、双线性、Lanczos 等多种算法。用策略模式，能把这些算法封装成可互换的类。

用户选择“高质量”时用 Lanczos，选“快速”就切到最近邻。调用方无需关心内部实现，只要调用统一的 resize() 方法就行。

class ResizeStrategy {
    resize(image, width, height) {
        throw new Error('Must implement resize method');
    }
}

class BilinearResize extends ResizeStrategy {
    resize(image, width, height) {
        // 双线性插值逻辑
        return processedImage;
    }
}

管道-过滤器模式处理批量任务

要给一百张照片统一加水印、裁剪尺寸、转格式，一个个手动太累。管道-过滤器模式可以把这些操作串成一条流水线。

每个过滤器完成一个独立步骤，比如“裁剪模块”只管尺寸，“水印模块”只负责叠加图层。数据像水流一样穿过各个节点，最终输出结果。这种结构易于扩展，也能并行处理提升效率。

很多图像批处理工具如 ImageMagick 就是基于这种架构。你可以写一段脚本，把多个操作连起来：

convert input.jpg \
  -resize 800x600 \
  -blur 0x1 \
  -watermark 50% \
  output.jpg