噪聲是在圖像捕獲、傳輸或處理過程中引入的不期望的干擾。常見的圖像噪聲包括高斯噪聲、椒鹽噪聲和均勻噪聲等。高斯濾波主要針對高斯噪聲進行處理，即符合正態(tài)分布的噪聲。高斯噪聲的特點是在圖像中隨機分布，并且具有較小的強度變化。

高斯濾波的核心思想是使用一個高斯函數(shù)作為權值，在圖像的每個像素周圍生成一個權值矩陣，將權值與圖像中的像素值進行加權平均。權值矩陣越大，平滑效果越明顯，但也可能導致圖像失真。選擇合適的權值矩陣大小非常重要。

高斯濾波的處理過程包括以下幾個步驟：

1、 確定權值矩陣的大小。一般情況下，權值矩陣的大小為奇數(shù)，例如3x3、5x5等。

2、 計算高斯函數(shù)的離散形式。高斯函數(shù)是一個二維的正態(tài)分布曲線，可以通過公式計算得到。離散形式是將連續(xù)的高斯函數(shù)轉(zhuǎn)化為離散的數(shù)值。

3、 根據(jù)權值矩陣的大小，在圖像的每個像素周圍生成對應數(shù)量的權值矩陣。

4、 將權值矩陣與圖像中的像素值進行加權平均。加權平均的過程是將權值矩陣中的每個元素與圖像中對應位置的像素值相乘，并求和得到終的平均值。

5、 將處理后的像素值替換原圖像中的像素值。重復以上步驟，直到對整個圖像完成處理。

高斯濾波可以有效地平滑圖像，降低噪聲水平，保留圖像的邊緣和細節(jié)信息。它也存在一些局限性。由于平滑處理會模糊圖像，可能會導致圖像失真和細節(jié)丟失。對于非高斯噪聲或特殊的圖像背景，高斯濾波效果可能不夠理想。