使用Airflow中的SQSSensor和Boto3库中的消息过滤功能来实现。首先，需要在Airflow DAG文件中导入SQSSensor和Boto3库：

from airflow.operators.sensors import SQSSensor
import boto3

然后，可以在DAG中创建一个SQSSensor任务，并使用Boto3的消息过滤功能来过滤传入的SNS主题消息：

# 创建一个SQS队列Sensor
sqs_sensor = SQSSensor(
    task_id='sqs_sensor',
    # SQS队列名称
    queue='my_sqs_queue_name',
    # Boto3消息过滤规则表达式
    messages_filter={
        "image_type": {"DataType": "String", "StringValue": "png"},
        "image_size": {"DataType": "Number", "BinaryOperator": "GreaterThan", "NumericValue": "100"}}
)

# 创建下一个任务
next_task = BashOperator(
    task_id='next_task',
    bash_command='echo "SQS message received successfully!"'
)

# 定义DAG
dag = DAG(
    'my_dag',
    default_args=default_args,
    schedule_interval='@once'
)

# 将任务连接到DAG
sqs_sensor >> next_task

在这个例子中，使用消息过滤规则表达式来过滤消息中的“image_type”和“image_size”属性，并只接受“image_type”为“png”且“image_size”大于100的消息。这样，只有符合规则的消息才会触发下一个任务。