JAVA图像处理——高斯模糊

高斯模糊：
高斯模糊简单的说就是让图像的像素点取周围的像素点的平均，达到令图片模糊的效果。
当然，简单的取平均值是不太好的，因为一般与像素点距离近的像素点他们的颜色更接近，距离远的颜色偏离更大，所以可以采用正态分布曲线来取权重。
正态分布的曲线如下图：

正好符合中间点权重最高，距离中间点越远距离越低的效果，而且过度很平滑（个人这么认为）。
我们需要2维的正态分布函数，如下图：

sigma是方差，从方差的定义我们大概能推测方差越大，图像模糊的越厉害，事实也是这样。
接下来我们要决定应该取一个像素周围多少范围内的像素点来参与高斯权重值得计算呢？
我们取6sigma+1，因为大于6sigma+1的正态分布函数值（也就是权重）太小了，几乎可以忽略不计了。
接下来我们可以计算我们的高斯权重矩阵了。我们用一个二维数组来保存这些权重值。
例如我们只取周围距离一个像素的点来算平均值的画就如下图所示：

每个格子都是一个像素，对应二维矩阵内的就是当前位置像素的权重值，中间红格子是当前要计算的像素，他的颜色值=周围所有像素的权重*颜色值之和。
根据上面的正态分布函数公式，我们写出了下面的方法求这个二维权重矩阵的所有值。

 private static float[][] getGaos(float sigma) {int size = (int) (6*sigma)+1;if(size%2==0) {size++;}float[][] res = new float[size][size];for(int y=0;y<size;y++)for(int x=0;x<size;x++){float zhishu = -1*(((x-size/2)*(x-size/2))+((y-size/2)*(y-size/2)))/(2*sigma*sigma);float a = (float) (1.0f/(2.0f*Math.PI*sigma*sigma));res[x][y] = (float) (a*Math.pow(Math.E, zhishu));}return res;}

然后根据权重矩阵计算各个点的像素颜色值就可以了。
下面是效果图：

最后要注意边界的矩阵取不到全部的像素值时只要取能取到的值就可以了。
如果还不明白的话这里也有讲，我也是从这里参考来的：
http://www.ruanyifeng.com/blog/2012/11/gaussian_blur.html

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