是一种用于抽取图像颜色样本的算法。该算法主要是通过对算法中心周围的像素进行加权平均，来得到图像颜色的一个整体样本。
在高斯取色算法中，每个像素的权重由高斯分布函数提供，该函数与该像素与算法中心之间的距离成反比例关系。
该算法的优点是它能够抽取出图像的整体颜色样本，而不是仅仅关注某一个像素的颜色。这使得该算法在像素操作基础上更有效地应用于图像处理和图像检索任务中。
然而，该算法也存在一些缺点。首先，该算法需要对每个像素进行计算，因此在处理大图像时可能会导致计算量过大。此外，由于高斯分布函数是连续的，因此该算法可能会模糊颜色边界。
高斯取色算法
据现有理论，该量子计算系统处理高斯玻色取样的速度比目前最快的超级计算机快一百万亿倍，即"九章”一分钟完成的任务，超级计算机需要一亿年。
其速度也等效地比去年谷歌发布的53个超导比特量子计算原型机“悬铃木”快一百亿倍。
这一成果使得我国成功达到了量子计算研究的第一个里程碑：量子计算优越性(国外称“量子霸权”)。