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从上图可以看出，当领域窗口固定时，标准差越大，去除高斯噪声能力越强，图像越模糊，当标准差为2以上时，去噪能力几乎不再增加，只有当增加领域的大小时，去噪能力才会进一步增强。下面我们可以看一下，标准差分别为10和30的高斯曲线来进一步说明在邻域窗口大小一致的情况下，标准差越大，高斯曲线越宽，那么去高频噪声的能力就越强。但是他不是无限增强的，最终会趋于一个稳定值，只有当继续增大邻域窗口时，去噪能力才会进一步增强。
作者：suseyaoyao
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/suseyaoyao/article/details/11844367
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σσ 越大，分布越分散，各部分比重差别不大，于是生成的模板各元素值差别不大，类似于平均模板；
σσ越小，分布越集中，中间部分所占比重远远高于其他部分，反映到高斯模板上就是中心元素值远远大于其他元素值，于是自然而然就相当于中间值得点运算
