高斯滤波是一种常用的图像处理技术，广泛应用于平滑图像、减少噪声等方面。它的核心在于使用高斯函数作为权重分布，对图像进行加权平均计算。公式如下：

G(x, y) = (1 / (2πσ²)) × e^(-(x² + y²) / (2σ²))

首先，高斯滤波通过构建一个二维高斯核来实现。这个核以中心点为最高值，向四周递减，形成类似钟形曲线的分布。其次，在实际应用中，我们需要确定标准差（σ）的大小。较小的σ值会保留更多细节，而较大的σ值则会使图像更加平滑。

此外，高斯滤波具有良好的边缘保持能力，因为它对边缘区域的权重分配较低，从而避免了过度模糊的问题。无论是用于医学影像还是日常照片处理，这项技术都能显著提升视觉效果。💡

总之，掌握高斯滤波不仅能够帮助我们理解基础理论，还能为复杂项目提供技术支持。🌟