均值滤波是一种常用的图像处理算法，用于去除噪声并平滑图像。而高斯噪声是一种常见的随机噪声，它可以通过均值滤波来减少。
高斯噪声是由于图像采集、传输或处理中的各种因素引起的随机噪声，其统计特性满足高斯分布。它会在图像上产生一些随机的明暗变化，导致图像看起来有点模糊或噪点过多。去除高斯噪声的方法之一就是使用均值滤波。
均值滤波是一种线性平滑滤波器，它通过取窗口内像素的平均值来替换中心像素的值。对于高斯噪声，均值滤波器能够有效地减少这种噪声的影响。
均值滤波的基本原理是将一个指定大小的滑动窗口应用于图像上的每个像素，然后计算窗口内像素的平均值，并将平均值赋给中心像素。这样就可以消除局部区域内的噪声，并使图像变得更加平滑。
具体操作如下：
1、 定义一个滑动窗口大小，通常为一个奇数值，例如3x3、5x5等。
2、 将该滑动窗口应用于图像上的每个像素，计算窗口内像素的平均值。
3、 将平均值赋给中心像素。
4、 重复步骤2和3，直到处理完所有像素。
在进行均值滤波之前，需要注意选择合适的滑动窗口大小。如果窗口太小，可能无法有效地去除噪声；而如果窗口太大，可能会损失图像细节。
需要注意的是，均值滤波器可能会导致图像的边缘信息模糊，因为它只考虑了局部区域内的像素值。因此，在应用均值滤波之前，可以考虑使用其他边缘保持滤波器或者结合多种滤波器进行图像处理，以获得更好的结果。