1樓：Rechard Chao
就是乙個低通濾波，影象和濾波函式做乙個卷積就可以了，之所以叫高斯模糊是因為濾波函式是 Gauss distribution.
2樓：
我不是要噴，只是覺得最高票並沒有說到本質；
核心只有三點：卷積、傅利葉變換、高斯濾波器。。
影象（或者一維訊號），可以理解為一堆余弦訊號的疊加，所謂的「模糊」，其實就是把高頻訊號（邊緣）過濾掉，把低頻訊號（輪廓）保留；
但是在時域看不出所謂高頻低頻呀怎麼辦？所以就需要做個傅利葉變換，轉換成頻域，然後直接在頻域上把高頻對應的「基」的權值置零（這個好像叫理想濾波器），然後再做逆傅利葉變換；
但是這樣做好慢，要做兩次傅利葉變換，生產中不大可能這麼幹，所以有沒辦法直接在時域幹相同的事情呢？必須是有的，這裡涉及到一些數學公式，簡單來說就是：時域的卷積，相當於，頻域的傅利葉變換逐點相乘（）；
所以一般來說，設計乙個濾波器，都要從頻域去看它的性質，然後逆變換到時域，跟原訊號做卷積就成了，而上述的理想濾波器，逆變換後在時域的形狀有點複雜，不大適合做卷積（這個理由其實是我自己吹的）；
那麼高斯分布這個怪物出現了，這個東西它在時域與頻域的形狀竟然是一樣的（別的性質也很爽，比如多維高斯分布的邊緣分布也是高斯分布，kalman filter就是hmm利用了高斯分布的性質搞出來的）。。所以直接用它對原訊號做卷積，其實就相當於變換到頻域，逐點相乘再逆變換，然後你看哈，用那形狀做逐點相乘，不就保留了低頻訊號（靠近原點）了嘛，而且過度絲般順滑。。就這樣
3樓：yuwenge
原理很簡單
那些近視的同學，不戴眼鏡看不清的時候，他的看到的世界就是高斯模糊的世界。
高斯模糊就是把原本清晰的畫面，加乙個放大鏡，讓你的眼睛不能聚焦。
4樓：靈劍
常用的兩種模糊演算法，一種是均值，一種是高斯，實質上是分別與不同的卷積核做二維卷積，產生一種低通濾波的效果。同樣一些銳度提高的方法其實是反過來做高頻增強。
均值在頻譜上大致是用sinc函式做過濾，這個函式有零點和旁瓣，導致的缺點是特定頻率會完全過濾掉，比如說特定週期重複的斑紋，做平均之後剛好到處都是0，更高一些頻率的反而留下來了。
高斯模糊就不會這樣，它可以讓低頻到高頻逐次減小，而且很容易控制。
了解原理之後就可以知道，經過模糊的影象，有可能通過再做一次卷積和上一次卷積抵消，來恢復出原始的影象，千萬不要用來為非常重要資訊打碼。
另外理想低通濾波應該是用sinc卷積，不知道為什麼從沒見過呢……
5樓：D Flip Flop
就是影象和高斯函式的卷積。
等價於傅利葉變換後乘上高斯函式再逆變換回來（高斯函式的傅利葉變換也是高斯函式），沒錯就是低通濾波。
實現方式可以按照卷積公式算，複雜度O(nm)。
考慮到二維高斯函式G(x,y)可以寫成兩個一維高斯函式G(x)和G(y)的乘積，也就是G(x)δ(y)和G(y)δ(x)的卷積，也就是可以x和y兩個方向分別做高斯模糊。O(nm)
卷積核很大的時候也可以用FFT->相乘->IFFT的方式實現，複雜度O((m+n)log(m+n))，不過高斯模糊的m也就是幾個畫素，就不要考慮這個了。
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