一、高斯模糊的原理

所谓"模糊"，可以理解成每一个像素都取周边像素的平均值。  上图中，2是中间点，周边点都是1。  "中间点"取"周围点"的平均值，就会变成1。在数值上，这是一种"平滑化"。在图形上，就相当于产生"模糊"效果，"中间点"失去细节。  显然，计算平均值时，取值范围越大，"模糊效果"越强烈。  上面分别是原图、模糊半径3像素、模糊半径10像素的效果。模糊半径越大，图像就越模糊。从数值角度看，就是数值越平滑。 接下来的问题就是，既然每个点都要取周边像素的平均值，那么应该如何分配权重呢？ 如果使用简单平均，显然不是很合理，因为图像都是连续的，越靠近的点关系越密切，越远离的点关系越疏远。因此，加权平均更合理，距离越近的点权重越大，距离越远的点权重越小。