椒盐噪声是一种随机噪声，它的特点是图像中的某些像素点变成了白色或者黑色（即变成椒粒或者盐粒）。这种噪声常常由于传感器故障、数据传输错误或者存储介质损坏等原因引起。椒盐噪声会导致图像中出现孤立的亮点和暗点，从而破坏了图像的细节和清晰度。这种噪声很难消除，因为它的分布是随机的，无法通过简单的滤波算法来消除。
相对于椒盐噪声，高斯噪声是一种连续的随机噪声。它的特点是像素值不连续地分布在整个灰度范围内，表现为图像中的像素值呈现出一种类似于高斯分布的模式。高斯噪声通常由于环境干扰、信号传输过程中的电磁干扰或者传感器本身的噪声引起。与椒盐噪声不同，高斯噪声是由于模拟信号的连续性被干扰所造成的。高斯噪声对图像的影响相对较小，但它会导致图像的细节逐渐模糊，并且降低图像的对比度。
对于椒盐噪声的去除，常用的方法是中值滤波。中值滤波算法可以通过将每个像素的值替换为其周围邻域像素值的中值来消除椒盐噪声。这种方法能够有效地处理孤立的噪声点，但对于密集的噪声区域效果较差。
对于高斯噪声的去除，常用的方法是线性滤波。线性滤波可以通过将每个像素的值替换为其周围邻域像素的加权平均值来消除高斯噪声。常用的线性滤波算法包括均值滤波和高斯滤波。均值滤波通过计算邻域像素的平均值来平滑图像，而高斯滤波则通过计算邻域像素的加权平均值来平滑图像，其中权重根据高斯分布函数计算得到。
椒盐噪声和高斯噪声是常见的图像噪声类型。它们对图像质量产生不同程度的影响，需要采取相应的去噪方法来提高图像的质量和清晰度。