Levigatura gaussiana utilizza il sigma e le dimensioni della finestra. E offusca l'immagine per ridurre il rumore dall'immagine. D'altra parte, il filtro medio sfoca anche l'immagine e rimuove il rumore. Qual è la differenza di base nel risultato?Differenza tra filtro media e gaussiano nel risultato
Il filtro medio (kernel rettangolare) è ottimale per ridurre il rumore casuale nel dominio spaziale (spazio immagine). Tuttavia, il filtro medio è il peggiore filtro per il dominio della frequenza, con scarsa capacità di separare una banda di frequenze da un'altra. Il filtro gaussiano ha prestazioni migliori nel dominio della frequenza.
Il filtro medio è il meno efficace tra i filtri passa-basso. Idealmente dovrebbe fermare le alte frequenze e passare solo le basse frequenze. In realtà passa molte alte frequenze e ferma alcune delle basse frequenze (attenuazione lenta e scarsa attenuazione della banda di stop).
Che cosa significa in pratica? Il filtro medio è veloce e probabilmente la soluzione migliore se si desidera rimuovere il disturbo dall'immagine. È una cattiva soluzione se vuoi separare le frequenze presenti nell'immagine.
La cosa interessante è che è possibile implementare il filtro gaussiano utilizzando il filtro medio. Se si applica il filtro Media due volte all'immagine si ottiene lo stesso risultato dell'applicazione del filtro del kernel triangolare. Se applicate 4 filtri medi all'immagine ottenete lo stesso risultato dell'applicazione del filtro del kernel gaussiano.
Il filtro gaussiano utilizza la convoluzione ed è molto lento. Se implementi il filtro medio usando la formula ricorsiva, esso funzionerà come un fulmine. Applicando il filtro Media molte volte è possibile velocizzare l'implementazione gaussiana 1000 volte.
Per rispondere alla tua domanda. Filtro medio e filtro gaussiano danno risultati simili quando si rimuove il rumore dall'immagine. Il filtro gaussiano è molto più efficace nel separare le frequenze. Il miglior filtro per questa attività è il filtro Sincorrente.
I filtri gaussiani pesano pixel una curva a campana attorno al pixel centrale. Ciò significa che i pixel più lontani ricevono pesi più bassi.
Filtro medio, a.k.a filtro a scatola, solo la media dei valori dei pixel di tutti i pixel adiacenti. Ciò equivale a dare un uguale peso a tutti i pixel attorno al centro, indipendentemente dalla distanza dal pixel centrale.
I filtri di riquadri possono essere calcolati più rapidamente della sfocatura gaussiana.
Questo non risponde alla domanda. Chiede la differenza nel risultato, non nell'implementazione. – Maciej
Qual è la differenza di base nel risultato? I pixel vicini hanno un'influenza maggiore su quelli levigati piuttosto che su quelli più distanti. 
Ma nel filtro medio, tutti i pixel che appartengono al kernel hanno lo stesso peso.
In sostanza: gaussiana = buona, media = scarsa (ma più veloce). –