一种常见的应对散粒噪声的方法是使用均值滤波器，它通过计算像素周围区域的平均灰度值来减少噪声的影响。然而，均值滤波器在去除噪声的同时也会模糊图像细节，因此不适用于需要保留图像细节的情况。

另一种常见的滤波方法是中值滤波器，它以像素邻域中灰度值的中值作为新的像素值，具有较好的去噪效果同时能够保留图像细节，尤其适用于处理散粒噪声。中值滤波器的非线性特性使得它能够有效地应对各种类型的噪声，成为了处理散粒噪声的重要工具。

除了上述两种常见的滤波方法，还有一些基于统计学原理的非线性滤波器，如自适应局部降噪滤波器和双边滤波器等，这些滤波器能够根据像素之间的相似度进行加权处理，从而在去除噪声的同时尽可能保留图像细节和边缘信息。