对小区域内的像素进行加权求和得到新的阈值，其权重值来自于高斯分布。

高斯分布，通过概率密度函数来定义高斯分布，一维高斯概率分布函数为：

通过改变函数中和的值，我们可以得到如下图像，其中均值为，标准差为。

此时我们拓展到二维图像，一般情况下我们使x轴和y轴的相等并且，此时我们可以得到二维高斯函数的表达式为：

高斯概率函数是相对于二维坐标产生的，其中（x,y）为点坐标，要得到一个高斯滤波器模板，应先对高斯函数进行离散化，将得到的值作为模板的系数。例如：要产生一个3*3的高斯权重核，以核的中心位置为坐标原点进行取样，其周围的坐标如下图所示（x轴水平向右，y轴竖直向上）

将坐标带入上面的公式中，即可得到一个高斯权重核。

而在opencv里，当kernel(小区域)的尺寸为1、3、5、7并且用户没有设置sigma的时候(sigma <= 0),核值就会取固定的系数，这是一种默认的值是高斯函数的近似。

比如kernel的尺寸为3*3时，使用

进行矩阵的乘法，就会得到如下的权重值，其他的类似。

通过这个高斯核，即可对图片中的每个像素去计算其阈值，并将该阈值减去固定值得到最终阈值，然后根据二值化规则进行二值化。

而当kernels尺寸超过7的时候,如果sigma设置合法(用户设置了sigma),则按照高斯公式计算.当sigma不合法(用户没有设置sigma),则按照如下公式计算sigma的值：

某像素点的阈值计算过程如下图所示：