接者用高斯濾波器為例子，接者會對其權重參數（weighting, coefficient）討論～

所謂 "模糊"，可以理解成每一個畫素都取周邊畫素的平均值，在數值上，這是一種平滑化。在圖形上，就相當於產生模糊效果 → 中間點失去細節。

原本 2 是中間點，周邊點都是 1，在中間點取了周圍的平均值後，就會變成 1。
取值範圍越大，模糊效果會越強烈 。

做Gaussian filter 時， 會同時考慮像素本身像素和周遭像素：

權重值是受到Sigma控制的

Sigma 值越大，權重值向外下降幅度越平滑。
（越接近中心，取值越大 ; 越遠離中心，取值越小。）

計算平均值的時候，我們只需要將 "中心點" 作為原點，其他點按照其在高斯分佈曲線上的位置分配權重，就可以得到他的加權平均值。

經過Gaussian filter

高斯濾波器越靠中心的權重值越高，且 filter 內的權重值由中心向外平滑下降 → 離中央 pixel 距離愈遠的 pixel 對濾波結果影響愈小。

影像輸出：

將每個點乘以自己的權重值，再將這9個值加起來，就是中心點的高斯模糊的值了！
所有點都重複這個過程，就得到高斯模糊後的影象。

如果原圖是彩色圖片，可以對RGB三個通道分別做高斯模糊。