濾除高斯噪聲是數字信號處理中的一項關鍵任務，因為高斯噪聲會影響到信號質量和準確性。高斯噪聲是指具有正態分布的隨機噪聲，其特點是在頻譜上呈現白噪聲的分布特性。

1、 均值濾波

均值濾波是簡單且常用的濾波方法之一。它通過對每個像素周圍的鄰域進行求平均操作來減小噪聲的影響。具體步驟是將圖像中每個像素的鄰域像素進行加權平均化，以獲得平滑的結果。均值濾波容易導致圖像細節損失和模糊。

2、 中值濾波

中值濾波是一種非線性濾波方法，通常效果比均值濾波更好。中值濾波的原理是將每個像素周圍的鄰域像素值排序，選擇中間值作為該像素的新值。這種方法對于高斯噪聲的抑制效果很好，但會導致圖像略微模糊。

3、 高斯濾波

高斯濾波是一種基于高斯函數的線性平滑濾波方法。它通過計算每個像素周圍鄰域內像素的加權平均值來實現噪聲抑制。高斯濾波器的權重值由高斯函數生成，距離中心像素越遠的像素權重越小。高斯濾波能夠保留圖像細節，并且抑制高斯噪聲的效果較好。

4、 自適應濾波

自適應濾波根據圖像的特點來調整濾波參數，從而更好地適應不同的噪聲類型和強度。這種濾波方法可以根據局部像素的統計信息動態地選擇濾波器的半徑和權重系數。自適應濾波通常能夠很好地去除高斯噪聲，保留圖像細節。