高斯滤波是基于高斯核函数的一种线性滤波方法。滤波过程通过将每个像素点周围的邻域像素值与高斯核函数进行加权平均来实现。高斯核函数是一个二维正态分布函数，它的形状呈钟形曲线，中心点的权重大，边缘点的权重逐渐降低。当对图像进行高斯滤波时，像素点与其周围像素的相似性决定了它们在滤波结果中的权重。

高斯滤波通过降低高频噪声的幅度来平滑图像。高频噪声通常由突然变化的亮度或颜色引起，例如图像中的细小纹理、噪点或者锯齿状边缘。通过与高斯核的卷积操作，图像中的高频噪声会被平滑掉，同时保留图像的低频细节，从而得到更加清晰和自然的图像。

高斯噪声是一种被广泛应用于图像处理中的随机噪声。与其他类型的噪声相比，高斯噪声的统计特性相对简单，其幅度在不同频率上呈正态分布。高斯噪声可以由多种因素引起，例如传感器噪声、信号传输过程中的干扰、电子元件的不稳定性等。在图像中，高斯噪声可能会导致图像变得模糊、失真或者降低细节清晰度。

为了减少高斯噪声对图像质量的影响，可以使用高斯滤波进行去噪处理。通过对图像进行高斯滤波，可以消除高斯噪声的影响，使图像恢复清晰。在选择滤波器时，需要根据噪声的特性和图像的需求选择适当的滤波器参数，例如滤波器的大小和标准差。