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        高斯模糊（Gaus Blur）采用二维高斯模板对图像进行模糊处理，用于图像模糊化（去除细节和噪声），它的处理效果给人一种更佳柔和的感觉。

        一维高斯：

        二维高斯：

       理论上，高斯分布在所有定义域上都有非负值，这就需要一个无限大的卷积核。实际上，仅需要取均值周围3倍标准差内的值，以外部份直接去掉即可。 如下图为一个标准差为1.0的整数值高斯核：

在有些场合，可以用下面的模块来对高斯核进行近似：

本文实现算法根据用户输入的核尺寸和方差来计算高斯核，实现高斯滤波，高斯核创建算法如下：

// 创建高斯核
// kSize:卷积核的大小3、5、7等（3×3、5×5、7×7）
// sigma:方差
void PhotoShop::CreateGaussKernel(float **pdKernel, int kSize, float sigma)
{
	float dDis;  //数组中一点到中心点距离 
	float dCenter = (kSize-1)/2;

	float dSum = 0;  
	float dValue;

	int i, j; 

	//生成高斯数据  
	for ( i=0; i<kSize; i++)
	{		
		for ( j=0; j<kSize; j++)
		{
			dDis = fabsf(i-dCenter) + fabsf(j-dCenter);  // 用和来近似平方和的开方
			dValue = http://www.mamicode.com/exp(-dDis*dDis/(2*sigma*sigma+DBL_EPSILON));>高斯滤波算法：
void PhotoShop::GaussianBlur(cv::Mat &img, cv::Mat &dst, int kSize, float sigma)
{
	int height = img.rows;
	int width = img.cols;
	int chns = img.channels();

	int i, j, k,p, q;

	// 分配高斯核空间
	float **pKernel = new float*[kSize];
	for ( i=0; i<kSize; i++)
	{
		pKernel[i] = new float[kSize];
		ZeroMemory(pKernel[i], kSize*sizeof(float));
	}
	CreateGaussKernel(pKernel, kSize, sigma);  // 创建高斯核

	if ( dst.empty())
		dst.create(height, width, img.type());

	float sum = 0;
	int border = (kSize-1)/2;

	for ( i =border; i<height-border; i++)
	{
		unsigned char* dstData = http://www.mamicode.com/(unsigned char*)dst.data + dst.step*i;>       算法测试：

        高斯滤波由于其线性和良好的去噪效果，在很多算法中得到了广泛的应用，如Canny算子的预处理就采用了高斯滤波，OpenCV中的Sobel算子的实现也采用高斯滤波作为预处理步骤，还是闻名古今的SIFT算子采用了高斯金字塔和高斯差分来进行候选特征点的提取，有兴趣的朋友可以进一步深入了解高斯滤波的应用。
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PhotoShop算法实现进阶-模糊滤镜-高斯滤波（二十三）