高斯模糊算法是一種圖像處理技術，它使用高斯分布（常態分配）對圖像進行加權平均，從而產生模糊效果。以下是高斯模糊算法的關鍵點：
高斯分布：高斯模糊之所以得名，是因為它基於高斯分布，這是一種鐘形曲線，其特點是越接近中心，取值越大；越遠離中心，取值越小。
模糊過程：高斯模糊通過將圖像與高斯函式做卷積來實現。這個過程涉及到一個模板（或稱為卷積核），該模板在圖像上滑動，計算模板覆蓋的像素的加權平均值，並用這個平均值替換模板中心的像素值。
權值計算：在二維情況下，高斯函式的權值計算涉及到一個以當前計算點為中心的鄰域。權值的大小取決於像素與中心的距離，距離中心越近的像素權值越大，距離越遠的像素權值越小。
邊緣處理：在處理圖像邊緣的像素時，需要採取特殊的方法來處理沒有像素值的情況。這通常涉及到對稱處理，以確保邊緣像素的權值計算正確。
模糊程度：模糊的程度可以通過調整高斯分布的標準差（σ）來控制。標準差越大，模糊效果越明顯。
實現細節：在實際實現中，需要編寫代碼來計算高斯函式的權值，並進行歸一化處理，以確保所有權值之和為1。這通常涉及到創建一個濾波器數組和一個用於存儲權值的和的變數。
綜上所述，高斯模糊算法是一種基於高斯分布的圖像模糊技術，它通過計算圖像中每個像素與其鄰域內像素的加權平均值來實現模糊效果。這種算法可以產生自然而平滑的圖像效果，常用於圖像處理的多個領域。