好记性不如烂笔头，这是求学时期老师说的一句很适用的话，一来是可以自己对所学的东西进行总结，二来也可以让别人分享你的成果，好处多多！废话不多说直接开始
1：什么是高斯模糊：
模糊是一种利用图像算法对源图像素色值进行重新合成的一种处理结果，而高斯模糊则是利用高斯函数（遵循正态分布）求出对应图像的卷积核在进行一定换算最后合成图像的一种特殊处理结果，当然其中有很多过程及概念，先简单了解一下高斯模糊成像的过程是怎么样的：
1:卷积核：
一看挺高大上的名字，它其实就是通过某种算法得出的一个结果矩阵，我们知道图像其实就是一个二维的矩阵排列，通过高斯函数求出来的卷积核（矩阵）在与源矩阵进行一定的换算就得出结果矩阵就是我们最后模糊的图像结果，效果如图所示：
假设不用关心卷积核的生成，那么他是如何通过卷积核生成结果矩阵的呢：如图中所示：如果要求出结果矩阵的第2排第2列中的元素值需要将卷积核矩阵对准源矩阵中对应的像素元素也就是source pixel中的6（3*3的矩阵），然后通过求出加权和也就是（-1*3）+(0*0)+(1*1)+(-2*2)+（0*6）+（2*2）+（-1*2）+（0*4）+（1*1）结果为-3，那么结果矩阵里的第2排第2列的元素值为-3；是不是感觉就是那么回事，其实的确就是那么回事，通过高斯函数求出的卷积核（也称滤波器）在进行加权求和就得出运算之后的图像了，那么现在知道模糊成像的这么一个过程，我们应该继续探索高斯求出的卷积核是怎么求出来的
2：模糊的原理
我们知道了模糊的一个过程那么我们应该知道模糊的简单原理是什么样的还是画图理解更好解释：
如上图所示：如果我们需要对中心元素点2进行一个模糊处理那么应该怎么做，既然是模糊那么就是通过周边元素的值来确定自己应该是多少，显然照上图来看的话我们模糊很简单就是求出周边的加权平均，结果就是1了（1+1+1+1+2+1+1+1+1）/9=1，如下：
这样得出的结果就是经过简单模糊的图像的了，当然实际操作不可能通过这么简单的运算来得出模糊图像因为不管从效率还是实际的模糊效果来说都太差了，那么我们应该去学习更高级的权重分配模式了。在统计学里有一个影响深远的权重分配模式叫“正态分布”,在高斯模糊中也正是遵循正态分布来求出适应的模糊值，那么我们就了解一下正态分布是什么东西吧；
正态分布的权重
首先看一下正态分布是个什么样子，在统计学中正态分布应用在很多地方如医学，建筑等领域，从图中我们可以看出距离中心0的位置越小取值越大，曲度越大，处于中心点则是最高权重，位于周边则取值递减，也更加符合只有距离模糊像素越近的像素才有更高的权重思路，这种做法就避免了如果模糊像素与周边像素颜色差值过大造成的模糊效果不尽人意的问题；
权重矩阵（可以理解为卷积核）
如果理解了正态分布的权重分配我们可以继续往下来讲，如果我们在实际对图像做处理的时候其实就是对图像矩阵做处理，图像都是由很多像素排列的矩阵形成的图像，那么权重矩阵该怎么分配呢，很简单就是利用像素点的坐标值通过高斯函数对每个像素点进行运算得出每个像素点的权重值
其中x,y代表当前模糊像素点的坐标值，σ代表是模糊半径（指的就是你中心点与周围像素的距离取值），有了这个公式那么算出权重矩阵那就是没那么复杂了，举个栗子，如图：
如果要构建一个模糊半径为2的权重矩阵那么他的矩阵应该是（2*2+1）*（2*2+1），为什么要加1呢是因为作为权重矩阵往往都是奇数矩阵，通常来讲这是为了能有一个中心点，如果不是奇数那么中心点的半径就不是统一的，例如如果是2*2的矩阵那么就无法确定准确的中心点位置，奇数刚好可以解决这个问题；有了这个矩阵我们就可以开始利用高斯函数来进行计算了，将x,y带入函数中，利用java的数学操作可以求出中心点（0,0）及周边的像素点的权重值： sigma(模糊半径)
最后通过每个对矩阵里的每个像素点进行运算求出的矩阵：
这样我们的权重矩阵也就是卷积核就大功告成了，当然还没有完，假设我们有一个图像矩阵也就是未经过处理的图像矩阵，他们的色值如下图所示：
这个色值值得是图像的RGB色值，那么我们将权重矩阵对准源图像的色值矩阵将权重矩阵和色值矩阵相乘得出个结果全部加起来就可以求出中心的模糊值（待修）
