가우시안 블러(Gaussian Blur)는 이미지 프로세싱에서 사용되는 고전적인 블러링 기법으로, 이미지의 세부 사항을 부드럽게 하거나 노이즈를 제거하기 위해 사용된다. 이 기법은 일반적으로 필터링 과정으로 구현되며, 이미지의 각 픽셀의 값을 그 픽셀 주변의 다른 픽셀 값들로 가중 평균하여 계산한다. 이때, 가중치는 가우시안 함수에 기반하여 결정되며, 이를 통해 중심 픽셀에 가까운 값일수록 더 큰 가중치를 부여 받는다.

가우시안 함수는 다음과 같은 수식으로 표현된다:

\[ G(x, y) = \frac{1}{2\pi\sigma^2} e^{-\frac{x^2 + y^2}{2\sigma^2}} \]

여기서 \( \sigma \)는 블러링의 정도를 나타내는 표준 편차이며, \( (x, y) \)는 필터링할 픽셀의 위치를 나타낸다. 이 함수는 중심에서 멀어질수록 값이 감소하는 특성을 가지고 있으며, 따라서 모든 픽셀에 대해 가중치를 부여하여 부드러운 결과를 생성한다.

가우시안 블러는 다양한 분야에서 응용되며, 특히 사진 편집, 컴퓨터 비전, 그래픽 디자인 등에서 많이 사용된다. 예를 들어, 사진에서 배경을 흐리게 하여 피사체를 강조하거나, 이미지의 경계를 부드럽게 만들어 보다 자연스러운 효과를 줄 수 있다. 또한, 이미지의 세부 사항을 줄이기 때문에 특징 추출이나 객체 인식 같은 고급 이미지 분석 작업에서도 유용하다.

가우시안 블러링은 일반적인 블러링 기법 중에서도 가장 많이 사용되며, 다양한 변형과 응용이 존재한다. 이 기법은 이미지의 세부 사항을 효과적으로 감소시키면서도, 구조적인 정보는 상대적으로 잘 보존할 수 있는 장점을 가진다.