粒子滤波是一种基于高斯噪声的非线性滤波方法，可以用于去除图片、视频等信号中的噪声。粒子滤波利用一系列具有权重的“粒子”来描述待估计的概率密度函数。这些粒子在时间序列中随机漂移，并根据先前的样本和测量更新权重，从而减少噪声。
因为粒子滤波是基于概率的，所以它可以很好地处理不确定性和多模型问题，对信号中的噪声有一定的抑制作用。但是，粒子滤波能否有效地去除噪声，还需要根据所处理信号的特点来进行判断。
在信号中存在较多的高斯白噪声时，粒子滤波方法可以很好地去除噪声。但是，在存在强烈的非高斯噪声、周期性噪声、脉冲噪声或者干扰噪声的情况下，粒子滤波可能并不能完全去除噪声。此时，需要结合其他滤波方法进行处理，以达到更好的效果。