高斯滤波使用高斯函数作为卷积核，并将其与原始图像进行卷积运算。高斯函数是一个钟形曲线，中间部分较高，两侧逐渐降低，形状类似于正态分布曲线。通过卷积操作，我们可以将噪声模糊化并减小噪声的强度，从而改善图像的质量。

高斯噪声是在图像中加入服从高斯分布的随机数所引起的噪声。高斯噪声通常呈现为图像整体上的细小、无规律的像素值波动，使得图像的清晰度和细节受到影响。高斯滤波对于高斯噪声的去除效果较好，因为高斯函数与高斯噪声具有相似的特性。

椒盐噪声是指将图像中的某些像素值被随机设定为黑色或白色，从而产生明显的黑白点噪声。椒盐噪声通常呈现为图像中的随机亮或暗的像素点，使得图像的整体质量受到破坏。对于椒盐噪声的去除，高斯滤波也能够提供一定的改善效果。

然而，需要注意的是，高斯滤波对于图像中的细节也会进行模糊处理，可能导致图像失真。因此，在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的滤波参数，以平衡去除噪声和保留图像细节之间的关系。