高斯噪声通常由于环境因素或传感器本身的噪声引起，常见于数字摄影、医学影像和通信系统等领域。它呈现为灰度图像中的随机亮度变化，或者在频域中呈现为频谱中心处较高的能量。

针对高斯噪声的滤波方法主要有以下几种：

1、 均值滤波器：

均值滤波器是简单的滤波器之一，通过计算像素周围邻域内像素灰度的平均值来抑制噪声。由于高斯噪声的均值为零，均值滤波器可以有效地减少其影响。然而，均值滤波器可能会导致图像细节的模糊。

2、 中值滤波器：

中值滤波器是一种非线性滤波器，它基于像素邻域内灰度值的中值。由于高斯噪声的幅度通常较小，中值滤波器能够通过去除极端值来有效地减少噪声，同时保留图像细节。因此，在存在椒盐噪声的情况下，中值滤波器通常是一种合适的选择。

3、 高斯滤波器：

高斯滤波器基于高斯函数来计算权重，用于对邻域内像素进行加权平均。由于高斯噪声的幅度服从高斯分布，使用高斯滤波器可以更好地逼近噪声分布并减少其影响。高斯滤波器在平滑图像的同时保留了边缘信息，效果较好。

4、 维纳滤波器：

维纳滤波器是一种优滤波器，它可以通过小均方误差准则来恢复原始信号。维纳滤波器可以根据高斯噪声的统计特性和图像本身的特征进行自适应调整，从而有效地抑制噪声并还原图像细节。