随机噪声会对图像质量产生负面影响。它可能导致图像细节的模糊或失真，降低图像的清晰度和对比度，并降低图像的视觉质量。因此，在图像处理和分析中，消除或减少随机噪声是一项重要的任务。

如何应对随机噪声？常见的方法之一是使用滤波器进行图像降噪。滤波器根据特定的算法，通过对图像进行空间域或频率域的处理来减少噪声的影响。常见的滤波器包括均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器等。

均值滤波器通过计算邻域像素的平均值来降低噪声。它对高频噪声的抑制效果较好，但可能会模糊细节。中值滤波器通过计算邻域像素的中值来降低噪声，对脉冲噪声有较好的抑制效果，并能够保持图像的细节。高斯滤波器通过将邻域像素与高斯内核进行加权平均来减少噪声，适用于对高斯噪声的降噪。

除了滤波器，还有其他一些方法可以处理随机噪声。例如，通过采集多个图像并进行平均或求中值，可以减少随机噪声的影响。在数字图像处理领域，还有一种叫做小波去噪的方法，它利用小波变换将图像分解为不同频率的子带，然后根据噪声特性对子带进行处理。