圖像噪聲是指相機在捕捉信號或者傳輸信號的時候造成的顏色斑點或亮度斑點。在圖像上常表現為一引起較強視覺效果的孤立像素點或像素塊。一般，噪聲信號與要研究的對象不相關，它以無用的信息形式出現，擾亂圖像的可觀測信息。通俗的說就是噪聲讓圖像不清楚。

相機的靈敏度（ISO）設置的越高，能獲得越多的信號，同時誤差也被放大，噪聲也就變的可見。用更小的像素時會得到更多的噪聲因為每個像素點獲得的光信號也就少了。

噪聲對數字圖像的影響

對于數字圖像信號，噪聲表為或大或小的極值，這些極值通過加減作用于圖像像素的真實灰度值上，對圖像造成亮、暗點干擾，極大降低了圖像質量，影響圖像復原、分割、特征提取、圖像識別等后繼工作的進行。

噪聲抑制

為了讓圖片能夠保持在可接受的水平，相機的廠商并沒有專注于用大的像素和傳感器制造相機，而是專注于減少和抑制噪聲。可以使用更好的更大的傳感器或者是信號處理方法去消減噪聲。噪聲的消減是在相機的圖像處理過程中進行的，這個過程使用的算法也可以不同，是制造商開發出的各種算法。原理上這種用軟件的方法消減噪聲會導致細節的損失或分辨率的損失。

分辨率經常和像素數目混淆，但是它們完全是不同的東西。分辨率是相機還原能力的表現，必要時是指特殊的數值，但是不充分。在對均勻顏色圖塊的誤差進行平滑處理時，要保證邊緣和高對比度完好無損。但是不幸的是算法在計算的時候對于圖片上低于一定對比度的細節被認為是噪聲并且進行消除。這個結果就是圖像的細節損失。

我們來看一看自然景色的圖片。低對比度的葉子結構丟失并且圖片質量變的很差。這使它看起來像一個水彩的圖片。

下面這張是原始圖片

測試噪聲

枯葉圖有著不同的對比度，可以去測噪聲和紋理細節。而西門子星上的噪聲圖塊也可以去測。通過Imatest軟件分析出相應的結果。

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