什么是图像噪声

    噪声在图像上常表现为一引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般，噪声信号与要研究的对象不相关，它以无用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。
通俗的说就是噪声让图像不清楚。

噪声来源

（1）图像获取过程中

两种常用类型的图像传感器CCD和CMOS采集图像过程中，由于受传感器材料属性、工作环境、电子元器件和电路结构等影响，会引入各种噪声，如电阻引起的热噪声、场效应管的沟道热噪声、光子噪声、暗电流噪声、光响应非均匀性噪声。

（2）图像信号传输过程中

由于传输介质和记录设备等的不完善，数字图像在其传输记录过程中往往会受到多种噪声的污染。另外，在图像处理的某些环节当输入的对象并不如预想时也会在结果图像中引入噪声。

常见噪声

原图

高斯噪声

    高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。
    如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。高斯白噪声的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。

    高斯白噪声，在百度的定义为幅度分布服从高斯分布，概率谱分布服从均匀分布。白光是所有颜色光的集合，而白噪声也可以理解成在频谱上分布丰富，且在功率谱上趋近于常值。频域有限，时域无限，那么也就是说，它在任何时刻出现的噪声幅值都是随机的。高斯分布也称正态分布，有均值和方差两个参数，均值反应了对称轴的方位，方差表示了正态分布曲线的胖瘦。高斯分布是最普通的噪声分布。

产生原因：

• 1）图像传感器在拍摄时市场不够明亮、亮度不够均匀；

• 2）电路各元器件自身噪声和相互影响；

• 3）图像传感器长期工作，温度过高。

泊松噪声

泊松噪声，就是符合泊松分布的噪声模型，泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数的概率分布。
    如某一服务设施在一定时间内受到的服务请求的次数，电话交换机接到呼叫的次数、汽车站台的候客人数、机器出现的故障数、自然灾害发生的次数、DNA序列的变异数、放射性原子核的衰变数等等

乘性噪声

乘性噪声一般由信道不理想引起，它们与信号的关系是相乘，信号在它在，信号不在他也就不在。

椒盐噪声

椒盐噪声，椒盐噪声又称脉冲噪声，它随机改变一些像素值，是由图像传感器，传输信道，解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。

椒盐噪声往往由图像切割引起。

信噪比

    我们使用信噪比（Signal NoiseRate）衡量图像噪声，图象的信噪比应该等于信号与噪声的功率谱之比，但通常功率谱难以计算，有一种方法可以近似估计图象信噪比，即信号与噪声的方差之比（其实在均值为零的情况下，功率就是方差）。
    首先计算图象所有像素的局部方差，将局部方差的最大值认为是信号方差，最小值是噪声方差，求出它们的比值，再转成dB数，最后用经验公式修正。
    如果是灰度图像的话，SNR=（洁净图片中的像素点的灰度值之和）/abs（噪声图片的灰度值之和-洁净图片中的灰度值之和）为该图像的信噪比。