我应该使用什么值来生成haar小波？

您应该将R / G / B分量视为不同的图像：为R，G和B各创建一个矩阵，然后将小波应用于其中的一部分。 然后，您从3个小波压缩通道重建R / G / B图像，最后将它们组合成3通道位图。     

由于eznme没有回答你的问题（你想要指纹，他解释压缩和重建），这里有一个你经常会遇到的方法： 您可以分离颜色和亮度信息（色度和亮度），并对它们进行不同的称量。有时候你甚至会丢掉色度，只使用亮度部分。这会显着减小指纹的大小（〜三倍），并考虑我们如何感知图像 - 主要是通过局部亮度，而不是绝对颜色。作为奖励，您可以获得有关图像颜色处理的强大功能。 分离可以以不同的方式进行，例如，将RGB图像转换为YUV或YIQ颜色空间。如果您只想保留亮度分量，则这两个颜色空间是等效的。但是，它们对色度的编码方式不同。 这是来自RGB的亮度Y的线性变换： Y = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B. 当你看一下数学时，你会注意到我们除了创建一个灰度图像之外别无其他 - 考虑到当它们在数值上相等时，我们认为绿色比红色更亮，而红色比蓝色更亮。 如果你想保留一些色度信息，为了尽可能简洁你的指纹，你可以降低两个U，V分量（每个实际上是8位）的分辨率。因此，您可以通过将它们的信息减少到4位并将它们与移位运算符组合（不知道在java中如何工作）将它们加入到一个8位值中。在最终的指纹距离计算（您提到的点积）中，与亮度相比，色度应该更轻。