高斯冲击噪声的产生通常是由于图像信号在传输或采集过程中受到干扰，例如图像传感器的故障、电磁干扰等。在图像中，这种噪声给人一种突然出现或消失的感觉，可能会误导对图像内容的理解和分析。
高斯冲击噪声的统计特性和高斯噪声相似，都符合高斯分布。不同之处在于，高斯冲击噪声只会影响到少数像素点，而高斯噪声则会影响到整个图像区域。因此，我们可以通过检测和修复这些受损的像素点来恢复图像的质量。
针对高斯冲击噪声，常见的处理方法有：
1、 中值滤波：中值滤波是一种非线性滤波方法，通过计算像素周围邻域的中值来去除噪声。对于高斯冲击噪声，中值滤波能够有效地去除像素点的异常亮度，但也可能导致图像细节的丢失。
2、 自适应滤波：自适应滤波是一种根据像素邻域的统计信息进行滤波的方法。根据像素点与邻域像素之间的差异程度来确定滤波系数，从而避免对细节的过度平滑处理。
3、 空间域滤波：空间域滤波是通过对图像进行像素级操作来修复噪声。其中，双边滤波是一种常用的方法，它通过考虑像素间的空间距离和灰度相似性来保留图像细节。
4、 频域滤波：频域滤波是通过对图像进行傅里叶变换来处理噪声。在频域中，可以使用低通滤波器来抑制高频噪声，并且保留图像的低频细节。