Gaussian Filtering（高斯濾波）是一種常用的影像平滑技術，廣泛應用於影像處理及計算機視覺中。它通過對影像進行高斯函數形狀的卷積運算，使得每個像素的新值由其周圍像素根據高斯權重加權平均計算而得。
主要特點：
- 平滑降噪：有效去除影像中的高頻噪聲，讓影像看起來更柔和、噪點減少。 權重分布：權重遵循高斯分布（鐘形曲線），中心像素權重最高，距離越遠權重越低，保留了鄰近像素的重要信息。 避免邊緣模糊過度：相比均值濾波，高斯濾波更能保持邊緣的平滑，同時減少模糊。 可調參數：可根據標準差σ調整濾波強度，σ值越大，模糊效果越明顯。
運用範圍：
- 影像降噪、去除細微雜訊 預處理以提升邊緣檢測、物體辨識效果 計算機視覺辨識系統中作為基礎平滑步驟 影像縮放、渲染與特效製作
數學表示：
高斯函數一維形式為：
二維高斯函數為：
濾波器透過與影像矩陣的卷積計算每個像素結果，進行平滑處理。
簡言之，高斯濾波用類似鐘形曲線的權重對周圍像素取加權平均，有效平滑影像、減少噪聲，是影像處理中經典且重要的核心技術。
