以下是几种常用的滤波器方法：

1、 均值滤波器：均值滤波器是一种简单有效的滤波方法。它使用一个滑动窗口，在窗口中计算像素点周围所有像素的平均值，并将该平均值赋给当前像素，从而平滑图像。均值滤波器对高斯噪声有一定的抑制能力，但可能会导致边缘模糊。

2、 中值滤波器：中值滤波器是一种非线性滤波器，采用的是中值替代的思想。它使用滑动窗口，在窗口中对像素进行排序，并将中间值作为当前像素的新值。中值滤波器对高斯噪声有较好的抑制效果，能够有效地消除孤立的噪声点，但在滤除大面积的噪声时可能会丢失一些细节信息。

3、 高斯滤波器：高斯滤波器是一种线性平滑滤波器，利用高斯函数对窗口内的像素进行加权平均。它在滤波过程中更注重中心像素附近的像素，而不同距离处的像素权重逐渐减小。高斯滤波器在抑制高斯噪声和保留图像细节方面效果较好，但可能会导致图像的模糊。

4、 自适应滤波器：自适应滤波器是一种能够根据图像局部特征调整滤波器参数的方法。它根据图像的局部像素值差异性来选择滤波器的大小和形状，并根据差异性大小决定滤波器的强度。自适应滤波器能够有效地减少高斯噪声的影响，并尽可能地保留图像的细节信息。