高斯模糊，听起来很高大上，其实就是一种很基础的数学算法应用，不要被「高斯」迷惑了双眼，它并没有高斯本人那么深不可测。。
高斯模糊之所以叫高斯模糊，是因为它运用了高斯的正态分布的密度函数，我记得是大二时候学的：
其中，μ是x的均值，σ是x的标准差（评论提醒）。由于每次计算都以当前计算点为原点，所以μ等于0。于是公式进一步简化为：
在图形上，正态分布是一种钟形曲线，越接近中心，取值越大，越远离中心，取值越小。
计算平均值的时候，我们只需要将"中心点"作为原点，其他点按照其在正态曲线上的位置，分配权重，就可以得到一个加权平均值。
而他的二维方程是：
也就是说，把它运用于图像算法中，就会使图像出现模糊的效果：
我从最基础的开始举例子，以一维方程做起，将x，y轴分别进行高斯模糊。
我们假设σ为1.5吧，假设有x轴上三个像素点，中间点为原点：
带入公式后，三个点的值为：
这3个像素的权重总和等于0.80858986，如果只计算这3个点的加权平均，还必须让它们的权重之和等于1，因此上面3个值还要分别除以0.80858986。
那么，这个数字有什么用呢？
我们都知道，每一个像素点，决定它色差的是RGB值，计算加权平均的时候要分别计算；
现在我们把GB设为0，只计算R，我们来假设一个点，R值为27，125，22：
将三个数字乘以加权平均值后，分别为6.8391，61.6725，6.8391
而中心点的R值就变为 6.8391+61.6725+6.8391 = 75.5137 记为75；
变为：
就使像素点相对于旁边两点更加柔和了。
参考地址:
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
