高斯平滑使用sigma值和窗口大小来模糊图像，以减少图像中的噪声。另一方面，均值滤波同样会模糊图像并去除噪声。结果上的基本区别是什么？

回答：

均值滤波（矩形核）在空间域（图像空间）中最适合减少随机噪声。然而，均值滤波在频率域中表现最差，几乎无法区分不同频率带。高斯滤波在频率域中的表现更好。

在低通滤波器中，均值滤波是最不有效的。理想情况下，它应该阻止高频并只通过低频。但实际上，它通过了许多高频并阻止了一些低频（缓慢的滚降和差的阻带衰减）。

这在实践中意味着什么？均值滤波速度快，如果你想从图像中去除噪声，它可能是最佳解决方案。如果你想分离图像中存在的频率，它就是一个糟糕的解决方案。

有趣的是，你可以使用均值滤波来实现高斯滤波。如果你对图像应用两次均值滤波，你得到的结果与应用三角形核滤波相同。如果你对图像应用四次均值滤波，你得到的结果与应用高斯核滤波相同。

高斯滤波使用卷积，速度非常慢。如果你使用递归公式实现均值滤波，它将运行得非常快。多次应用均值滤波可以使高斯滤波的实现速度提高1000倍。

回答你的问题。均值滤波和高斯滤波在从图像中去除噪声时给出相似的结果。高斯滤波在分离频率方面要好得多。最适合这项任务的滤波器是加窗的Sinc滤波器。