高斯模糊，聽起來很高大上，其實就是一種很基礎的數學演算法套用，不要被「高斯」迷惑了雙眼，它並沒有高斯本人那麽深不可測。。
高斯模糊之所以叫高斯模糊，是因為它運用了高斯的正態分布的密度函數，我記得是大二時候學的：
其中，μ是x的均值，σ是x的標準差（評論提醒）。由於每次計算都以當前計算點為原點，所以μ等於0。於是公式進一步簡化為：
在圖形上，正態分布是一種鐘形曲線，越接近中心，取值越大，越遠離中心，取值越小。
計算平均值的時候，我們只需要將"中心點"作為原點，其他點按照其在正態曲線上的位置，分配權重，就可以得到一個加權平均值。
而他的二維方程式是：
也就是說，把它運用於影像演算法中，就會使影像出現模糊的效果：
我從最基礎的開始舉例子，以一維方程式做起，將x，y軸分別進行高斯模糊。
我們假設σ為1.5吧，假設有x軸上三個像素點，中間點為原點：
帶入公式後，三個點的值為：
這3個像素的權重總和等於0.80858986，如果只計算這3個點的加權平均，還必須讓它們的權重之和等於1，因此上面3個值還要分別除以0.80858986。
那麽，這個數碼有什麽用呢？
我們都知道，每一個像素點，決定它色差的是RGB值，計算加權平均的時候要分別計算；
現在我們把GB設為0，只計算R，我們來假設一個點，R值為27，125，22：
將三個數碼乘以加權平均值後，分別為6.8391，61.6725，6.8391
而中心點的R值就變為 6.8391+61.6725+6.8391 = 75.5137 記為75；
變為：
就使像素點相對於旁邊兩點更加柔和了。
參考地址:
http://www.
ruanyifeng.com/blog/201
2/11/gaussian_blur.html
http://www. swageroo.com/wordpress/ how-to-program-a-gaussian-blur-without-using-3rd-party-libraries/
http:// m.2cto.com/kf/201605/50 6616.html
