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# 模糊理论

图像模糊理论即针对图像中任意一个像素 P_ij ，计算以它为中心的 m*n 矩阵的加权平均值，这个值就是模糊后的颜色。 这个理论实际上就是数字图像处理中的 算子/核 来计算的

# 高斯模糊

高斯模糊借助上述函数来获取周边像素信息对当前像素的贡献权重
事实上高斯函数的图像就是一个正态分布的函数图像
而这种函数经常被用作描述 能量分布 的背景中 但是通常高斯模糊的和不为 1, 这时就需要对它进行归一化的处理:

为什么要用到高斯模糊呢？

首先高斯模糊具有可分离性，即可以横着算，然后再纵着算，假设有 9*9=81 的核，正常计算，需要计算 81 次高斯模糊，但是分离后只需要计算 9+9 次。