但这样并不是最终的处理结果，虽然这种简单的方法可以实现大致的模糊，但图像处理后会显得不是很平滑。如果想实现更加平滑的模糊效果，可用以数学方法。
需要用到一种函数：
高斯函数
（二维正态分布）
可以用高斯函数对图像进行卷积处理，直白的说就是对刚才的平均值做加权处理，得到一个加权平均值，而上面的模型图直观的反映了每一块当中各个像素的权值，当然此图比较突兀，反映到图像上会是处理后的图像颜色相对集中，也就是白的更白，黑的更黑。这种程度可以通过调节参数sigma来改变。
具体实现
此方法基于EasyX，c语言实现，简单易懂。
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//项目名称：ATM用户界面
//环境：vs2019，easy x图形
库
//作者：jack shi
//开始时间：2019.6.3
//完成时间：2019.6.20
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这篇文章主要讲图像的边缘化处理，之前我已经讲解了图像的灰度化和二值化，在图像处理中还有对图像边缘化的处理，这里我采用各种不同的算子处理图像，读者可以自己看出这些算子的效果。
在写代码之前，我参考了一下这个资料，其实关于图像边缘化的原理，网上有很多，也很详细，这里就不多说了。
https://blog.csdn.net/guanyuqiu/article/details/52993412
自由运动的点
这个程序并没有太强的艺术效果，只是为了做一个全屏模糊处理的范例。
其中，点的非直线自由运动的部分，是用的我在高中时候用 QuickBasic
实现
的一种简单方法，看到这部分代码有点让人怀念过去，呵呵。
简单说明一下：
为了使范例更清晰，全屏模糊处理的代码我做了简化，将第一行和最后一行忽略掉了。通过代码可以清晰地看到，所谓全屏模糊，其实就是对每个点与相邻的几个点的颜色做平均处理（可...
高斯模糊
算法 详见：
高斯模糊
，基本思想就是利用高斯函数，将一个坐标点的所有邻域的加权平均值设置为这些点的颜色值。
中值滤波算法就更简单了：将一个坐标点的所有邻域的平均值设置为这些点的像素值。
二、算法的代码
实现
高斯函数：
使用宏定义来替换：
#define PI 3.1415926
//
高斯模糊
函数
#define GAUSS_FUN(x, y) (exp(-(x*x)
图像模糊处理
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// 程序名称：将图片进行模糊处理
// 编译环境：VC6.0 ~ 2017，
EasyX
20180727(beta)
// 作 者：鼠瓜
// 最后修改：2018-12-9
//算法说明：遍历图片像素，将每个像素颜色值与其周围像素颜色...
