均值滤波是一种常用的图像处理技术，其主要目的是消除图像中的噪声。在图像处理领域，噪声通常是由于图像采集过程中引入的不可控因素或者传输过程中的干扰所导致的。而高斯噪声就是其中一种常见的噪声类型。

高斯噪声是指服从高斯分布（也称为正态分布）的随机噪声。它的特点是在图像的不同位置和强度上都有不同的影响，即对于同一图像中的不同像素点，噪声的强度可能会有所不同。高斯噪声会产生图像上的亮度变化，使得图像边缘变得模糊，影响视觉效果和图像分析。

均值滤波是一种求取邻域内像素值均值的滤波方法。它的基本思想是用邻域内的像素值的平均值来代替当前像素值，以达到去除噪声的目的。具体步骤如下：

1、 对于图像中的每个像素点，选择一个固定大小的邻域窗口。

2、 在邻域窗口内计算像素值的平均值。

3、 将计算得到的平均值作为当前像素点的新值。

均值滤波的效果主要取决于邻域窗口的大小。如果邻域窗口过小，滤波器将无法平均化噪声；而如果邻域窗口过大，则会模糊图像细节。

对于高斯噪声，均值滤波可以在一定程度上减弱其影响。因为高斯噪声是服从高斯分布的，所以邻域内的像素值平均后可以近似为原始信号。

然而，均值滤波也存在一些缺点。由于平均运算的特性，均值滤波会导致图像失去边缘的清晰度。对于包含有较多细节和纹理的图像，均值滤波可能会导致图像模糊。