加入比較的4種方法有：

1. 快速高斯模糊。
2. 二次Summed Area Table Blur(適合gpu, 常用于DOF，http://www.gamasutra.com/view/feature/3102/four_tricks_for_fast_blurring_in_.php)
3. Alpha Blur(motionblur變種，優化過后的算法，嚴重依賴相鄰像素之間累積關系，不適合gpu, http://freespace.virgin.net/hugo.elias/graphics/x_motion.htm)
4. SuperFastBoxBlur(http://incubator.quasimondo.com/processing/superfast_blur.php)

其中，這四種方法內，除了高斯模糊是O(n)之外，其他都是O(1)效率。也就是說，運算速度和模糊半徑沒有關系，只和圖片大小有關。

圖上時間僅供參考，除了AlphaBlur代碼優化過，其它方法僅僅是基本實現原理。SuperFastBoxBlur和SummedAreaTable實際使用中，要比圖上更快些。

以下方法沒有列入比較范圍

1. 直接基于O(n*n)的高斯模糊核，速度太慢。圖上方法采用縱向和橫向高斯核分解。
2. Stack Blur, 比高斯快的方法，并且效果和效率兼備。(http://www.codeproject.com/KB/graphics/blurringwithcuda.aspx)
3. FFT gaussian blur
4. High-Dimensional Gaussian Filtering (bilateral)
5. constant time filters - heat diffusion.(Kass, 2006)
6. constant time filters - SVD, singular value decomposition (Gotsman 1994)
7. SAT衍生出來的一些方法，Fast Filter Spreading，Linear Filters and their Transposes。

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關于2次Summed Area Table實現。

一次SAT采樣4個點，二次SAT則需要9個點，三次需要16個點，以此類推。并且乘上對應的Weight Function，除以(面積^n, n = 幾次). 詳細公式見：Filtering By Repeated Integration