您可以使用GaussianBlur()函数。假设您将SigmaX和SigmaY参数的值设置为0,则滤波器核的大小对应于平滑的程度——较大的核意味着图像更加平滑。现在,您应该将图像分成行组(包含1个或多个行),将它们视为单独的图像,并对每个图像应用GaussianBlur(),并随着每个连续行或行组逐渐减小其核大小。 根据您想要实现的结果,您必须调整参数,如初始和最终核大小、大小递减速度、每组中的行数以及每组行是否具有相同的大小(例如,如果某次迭代的核的大小为NxN,则可以将其应用于包含N行的组 - 然后组的大小将是可变的,而顶部组将包含最多的行)。还要记得将图像边界视为特殊情况。 注意:如果您想将NxN过滤器应用于由N行组成的图像条带,则应采用ROI,其大小为(2N-1)xN,以包括边界像素。