生成一段代码，在这段代码中，我们首先加载了一张图像，然后使用OpenCV提供的cv2.GaussianBlur函数对图像进行了高斯噪声处理。该函数的第二个参数是一个元组，表示高斯滤波器的卷积核大小。最后，我们使用cv2.GaussianBlur函数对处理后的图像进行了进一步的图像复原。

好的，以下是您需要的Python代码：

import cv2

# 加载图像
img = cv2.imread('test.png')

# 高斯模糊
blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)

# 图像复原
dst = cv2.GaussianBlur(blur, (5, 5), 0)

cv2.imshow('result', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该代码首先使用cv2.imread函数加载一张名为"test.png"的图像。然后，使用cv2.GaussianBlur函数对图像进行高斯滤波，第二个参数表示滤波器的大小为(5,5)，第三个参数为0表示标准差为0。接着，再次使用cv2.GaussianBlur函数对处理后的图像进行滤波，实现图像复原。最后，使用cv2.imshow函数将处理后的图像显示在窗口中，等待用户按下任意键后关闭窗口。

希望这个例子可以帮到您。