要得到高斯滤波器的整数模板就要从这个公式入手，这个公式在三维坐标下的形式是这样的：
我们要的高斯滤波器的整数模板相当于这个三维图形在底面（将底面网格化，也就是离散化，计算机不能处理连续的东东）的投影，将曲面的高度换算成网格里面的值，这是我们要的模板了。
计算整数模板的公式
假设我们的模板放在矩阵M中，M的大小为(2k+1)*( 2k+1)，那么M（i,j）的值为：
说明：这就是由连续公式得到的，只不过这里的M是一个矩阵，
原点在矩阵的中间
，所以有（i-k-1）以及(j-k-1)为的就是让原点到矩阵中间。
一个Matlab代码
clear;
k=1;
row = 2*k+1;
col = 2*k+1;
sigma2=1;
for i=1 : row
for j=1 : col
fenzi=double((i-k-1)^2+(j-k-1)^2);
A(i,j)=exp(-fenzi/(2*sigma2))/(2*pi*sigma2);
A
C=floor(A.*(1/A(1,1)));
这个代码得到的是一个7*7,sigma=1高斯滤波器的小数和整数模板，如下：
当时想了很久怎样才能得到整数形式的模板，无意间从网上看了将左上角的元素化为1就可以了，我只能说自己的脑壳真是迟钝啊。
要说明的两点
上面的整数模板要用于滤波的话，需要
归一化
，就是在整个模板的前面加一个系数，这个系数是：1/(所有整数总和).
生成的模板，与公式里的一个东西有关：
sigma
，这对生成的模板数个影响很大。这里给一张不同sigma的一维高斯分布图，二维的类似，理解sigma取值对函数图形的影响就可以了：
Sigma越大，分布越集中。
再给几个不同大小，不同sigma的整数模板
