相比平均平滑对邻域内的像素权重相同，为了减少平滑处理的模糊，能够想到需要加大模板中心点的权重，减小边缘的权重，才能得到更自然的平滑效果。
二维高斯函数
1、二维高斯函数的密度公式是Φ(x,y)，高斯模板矩阵使用的是其离散化的表示。任意大小的模板可通过(2k+1)*(2k+1)的矩阵得到，其(i,j)位置的像素值可由M(i,j)确定。
2、标准差的选择对函数的形状的影响十分大。标准差过小，偏离中心的像素权重非常小，相当于不考虑，无法起到平滑噪声的作用；标准差过大，领域相对较小，则将退化为平均模板。
3、标准差分别为1和2时的二维高斯函数的部分图像如图所示.可以看出，标准差越大，峰值越小。
MATLAB实现
1、读入文件，以pout.tif为例。代码虽然简单，但必须读入图像后，才能对图像进行处理。
2、分别建立3*3的标准差分别为0.5、0.8、1.8和5*5的0.8、1.8的滤波模板，进行滤波。
3、然后显示原图和五个滤波模板进行滤波后的图像。
4、结果如图。可以看出模板增大后，原图的噪声得到更好的抑制。
