原创 高斯函数及其特性

高斯函数有两个特性：  
  1：一个高斯函数跟另外一个高斯函数的卷积仍然是一个高斯函数，A*B=C   C的标准差的平方是A和B的标准差的平方和，也就是说卷积后的高斯函数更宽，模糊的效果更明显（直观上看，连续做高斯模糊运算，图像会越来越模糊。）  
  2：高斯函数的傅立叶变换仍然是一个高斯函数，如果原来的高斯函数越宽（标准差越大），变换后的高斯函数就越窄（标准差越小），也就是说一个越宽的高斯函数，低通（高阻）滤波的效果越明显，处理后的图像的细节就越不清楚（更模糊）。  
   
  要对数字图像做高斯模糊，就是用一个符合高斯函数分布的卷积核对数字图像做卷积运算。  
  要确定的有标准差的大小，卷积核的大小，最后的比例系数的大小。  
   
  一个标准差为1.4的高斯5x5的卷积核：  
   
  2   4   5   4   2  
  4   9   12   9   4  
  5   12   15   12   5  
  4   9   12   9   4  
  2   4   5   4   2        
   
  最后乘以比例系数   1/115  
http://blog.csdn.net/jianxiong8814/archive/2007/04/12/1562728.aspx