基本簡介
圖像噪聲噪聲可以理解為“ 妨礙人們感覺器官對所接收的信源信息理解的因素”。例如一幅黑白圖片 ，其平面亮度分布假定為 ，那么對其接收起干擾作用的亮度分布 即可稱為圖像噪聲 。活動的黑白電視圖像噪聲可以 表示為 。彩色電視圖像噪聲可以表示為。但是，噪聲在理論上可以定義為“不可預測，只能用機率統計方法來認識的隨機誤差”。因此將圖像噪聲看成是多維隨機過程是合適的，因而描述噪聲的方法完全可以借用隨機過程的描述，即用其機率分布函式和機率密度分布函式。但在很多情況下，這樣的描述方法是很複雜的，甚至是不可能的。而實際套用往往也不必要。通常是用其數字特徵，即均值方差，相關函式等。因為這些數字特徵都可以從某些方面反映出噪聲的特徵。
大多數數字圖像系統中，輸入圖像都是採用先凍結再掃描方式將多維圖像變成一維電信號，再對其進行處理、存儲、傳輸等加工變換。最後往往還要在組成多維圖像信號，而圖像噪聲也將同樣受到這樣的分解和合成。在這些過程中電氣系統和外界影響將使得圖像噪聲的精確分析變得十分複雜。另一方面圖像只是傳輸視覺信息的媒介，對圖像信息的認識理解是由人的視覺系統所決定的。不同的圖像噪聲，人的感覺程度是不同的，這就是所謂人的噪聲視覺特性課題。圖像噪聲在數字圖像處理技術中的重要性越來越明顯，如高放大倍數航片的判讀，Ｘ射線圖像系統中的噪聲去除等已經成為不可缺少的技術步驟。
噪音特點
1.噪聲的掃描變換
圖像噪聲現在圖像系統的輸入光電變換都是先把二維圖像信號掃描變換成一維電信號再進行處理加工。最後再將一維電信號變成二維圖像信號。噪聲也存在著同樣的變換方式。
2.噪聲與圖像的相關性
使用光導攝象管的攝像機，可以認為，信號幅度和噪聲幅度無關。而使用超正析攝像機的信號和噪聲相關 ，黑暗部分噪聲大 ，明亮部分噪聲小，在數字圖像處理技術中量化噪聲是肯定存在的，它和圖像相位有關，如圖像內容接近平坦時，量化噪聲呈現偽輪廓，但在此時圖像信號中的隨機噪聲就會因為顫噪效應反而使量化噪聲變得不那么明顯。
3.噪聲的迭加性
在串聯圖像傳輸系統中，各部分竄入噪聲若是同類噪聲可以進行功率相加，依次信噪比要下降。若不是同類噪聲應區別對待，而且要考慮視覺檢出特性的影響。但是因為視覺檢出特性中的許多問題還沒有研究情趣，所以也只能進行一些主觀的評價試驗。如空間頻率特性不同的噪聲迭加要考慮到視覺空間頻譜的帶通特性。而時間特性不同的噪聲迭加就要考慮視覺滯留和其閃爍的特性等等。亮度和色度噪聲的迭加一定要清楚視覺的彩色特性。而以上的這些都因為視覺特性的未獲解決而無法進行分析。
噪音分類
1.圖像噪聲按其產生的原因可以分為：外部噪聲，即指系統外部干擾以電磁波或經電源串進系統內部而引起的噪聲。如電氣設備，天體放電現象等引起的噪聲。
內部噪聲：一般又可分為以下四種：
（１）由光和電的基本性質所引起的噪聲。如電流的產生是由電子或空穴粒子的集合所形成。因這些粒子運動的隨機性而形成的散粒噪聲；導體中自由電子運動所形成的熱噪聲；根據光的粒子性，圖像是由光量子所傳輸，而光量子密度歲時間和空間變化所形成的光量子噪聲等。
（２）電器的機械運動產生的噪聲。如各種接頭因抖動引起電流變化所產生的噪聲；磁頭、磁帶等抖動一起的抖動等。
（３）器材材料本身引起的噪聲。如正片和負片的表面顆粒性和磁帶磁碟表面缺陷所產生的噪聲。隨著材料科學的發展，這些噪聲有望不斷減少，但在目前來講，還是不可避免的。
（４）系統內部設備電路所引起的噪聲。如電源引入的交流聲；偏轉系統和箝位電路所引起的噪聲等。
2.圖像噪聲從統計理論觀點可以分為平穩和非平穩噪聲兩種。在實際套用中，不去追究嚴格的數學定義，這兩種噪聲可以理解為：其統計特性不隨時間變化的噪聲稱其為平穩噪聲。其統計特性隨時間變化而變化的稱其為非平穩噪聲。
3.還可以按噪聲幅度分布形狀來定義，如其幅度分布是按高斯分布的就稱其為高斯噪聲，而按雷利分布的就稱其為雷利噪聲。
4.當然也有按噪聲頻譜形狀來命名的。如頻譜均勻分布的噪聲稱為白噪聲；頻譜與頻率成反比的稱為 噪聲；而與頻率平方成正比的稱為三角噪聲等等。
5.另外，按噪聲和信號之間關係可分為加性噪聲和乘性噪聲：
假定信號為 ,噪聲為 ，如果混合迭加波形是 形式，則稱此類噪聲為加性噪聲；如果迭加波形為形式，則稱其為乘性噪聲。前者如放大器噪聲等。每一個象素的噪聲不管輸入信號大小，噪聲總是分別加到信號上。後者如光量子噪聲，膠片顆粒噪聲等。由於載送每一個象素信息的載體的變化而產生的噪聲受信息本身調製。在某些情況下，如信號變化很小，噪聲也不大。為了分析處理方便，常常將乘性噪聲近似認為是加性噪聲，而且總是假定信號和噪聲是互相統計獨立。
6.此外根據經常影響圖像質量的噪聲源又可分成三類。
首先，是記錄在感光片上的圖像會受到感光顆粒噪聲的影響；其次，圖像從光學到電子形式的轉換是一個統計過程（因為每個圖像元素接收到的光子數目是有限的）。最後，處理信號的電了放大器會引入熱噪聲。人們為建立這三類噪聲的模型進行過大量研究。
（１）電子噪聲
在阻性器件中由於電子隨機熱運動而造成的電子噪聲是三種模型中最簡單的。這類噪聲很早就被電路設計人員成功地建模並研究了。一般常用的零均值高斯白噪聲作為其模型．它具有一個高斯函式形狀的直方圖分布以及平坦的功率譜。它可用其 RMS值（標準差）來完全表征。有時，電子器件也會產生一種所謂的 噪聲．這是一種強度與頻率成反比的隨機噪聲。然而，圖像處理問題很少需要對這種 噪聲進行建模。
（2）光電子噪聲
光電子噪聲是由光的統計本質和圖像感測器中光電轉換過程引起的。在弱光照的情況下，其影響更為嚴重，此時常用具有泊松密度分布的隨機變數作為光電噪聲的模型。這種分布的標準差等於其均值的平方根。 在光照較強時，泊松分布趨向更易描述的高斯分布；而標準差（RSM幅值）仍等於均值的平方根。這意味著噪聲的幅度是與信號有關的。
7.關於噪聲的考慮
顯示系統的電子噪聲會引起顯示點亮度與位置兩方面的變化。
（１）幅值噪聲
亮度通道的隨機噪聲會產生一種“胡椒加鹽”效果(即黑白噪聲點)，在平坦區域中尤其明顯可見。前面提到的經驗法則指出有效量化級粗略地等於 RMS噪聲幅值。如果噪聲是周期性的並且有足夠的強度。它會在被顯示圖像上產生一個疊加的魚骨形圖案。如果噪聲是周期性的並且與水平或垂直偏轉信號同步，它會產生條狀圖案。如果所有噪聲（包括隨機的和周期性的）幅值都低於一個灰度級，那么總的顯示效果還是可以的。不過在許多系統中，情況比這要差得多。
（２）點位置噪聲
一種嚴重的影響來自偏轉電路；即點顯示間距的不均勻、除非極其嚴重．顯示位置噪聲不會給圖像帶來可察覺的幾何畸變。然而，點相互影響與位置噪聲的組合會產生相當大的幅值變化。因為點相互影響效應放大了位置噪聲，要得到好的顯示必須精確控制像素的位置。
（３）感光片顆粒噪聲
感光片的感光乳劑由懸浮在膠體中的鹵化銀顆粒組成、曝光是一個二值過程，每個顆粒要么完全曝光，要么完全不曝光。在顯影時，曝光顆粒還原成的不透明純銀顆粒被保留，而未曝光的顆粒則被沖洗掉、這樣，底片的密度變化就由銀顆粒的密集程度變化所決定 、在顯微鏡下 檢查可發現，照片上光滑細緻的影調在微觀上其實呈現一個隨機的顆粒性質。此外顆粒本身大小的不同以及每一顆粒曝光所需光子數目的不同，都會引入隨機性。這些因素的外觀表現稱為顆粒性。
對於多數套用，顆粒噪聲可用高斯過程（白噪聲）作為有效模型。與光電噪聲類似，其內在分布為泊松分布。由於製造商會公布其生產的各種膠捲的平均顆粒直徑，因此只需確定顆粒噪聲的標準差（作為顆粒大小和局部圖像密度的函式）。
常見噪音
圖像噪聲圖像系統中的噪聲來自多方面 ，有電子元器件 ，如電阻引起的熱噪聲；真空器件引起的散粒噪聲和閃爍噪聲；面結型電晶體產生的顆粒噪聲和噪聲；場效應管的溝道熱噪聲 ；光電管的光量子噪聲和電子起伏噪聲；攝象管引起的各種噪聲等等。由這些元器件組成各種電子線路以及構成的設備又將使這些噪聲產生不同的變換而形成局部線路和設備的噪聲。另外還有就是光學現象所產生的圖像光學噪聲。在這一小節中，我們僅對一些專用元器件和設備噪聲略加介紹。
1.光電管的噪聲
光電管通常作為光學圖像和電子信號之間轉換器件，如光密度計各種形式的掃描輸入輸出設備，傳真機的收發片機光電轉換等。光電管的噪聲主要包括兩個方面，其一是到達光電管陰極光量子數的起伏騷動，其二是每個入射光量子所發射電子數的起伏騷動。假定光電管的陽極電流為，根據肖特基公式，陽極電流的噪聲電流可由下面的式子表示： 式子中為電子電荷。
2.攝象管的噪聲
攝象管大體可分為三類：其一是利用光電子放電效應進行光電變換，除一些特殊場合下（如低照度醫療電視等）已很少使用。其二是利用光導效應進行光電變換。因為這種攝象管的輕巧廉價等優點，目前已經廣泛套用在工業電視，廣播電視方面。其三是固體攝象器件，如BBD和CCD。它是將光學信號電荷存儲於金屬氧化物電容的半導體耗盡層上，由外部加激勵脈衝，使電荷沿同一方向順序傳輸，從輸出端取出信號電流。
3.攝像機的噪聲
攝像機噪聲主要包括兩個方面，一是攝象管輸出噪聲，另一部分是攝像機中放大和處理電路所引起的噪聲。對攝像機輸出噪聲影響最大的是前置放大器的噪聲性能，至於其他放大和處理電子電路中的噪聲，對已成熟的光導攝像機影響不大。
4.光學噪聲
對於圖像系統而言，光學噪聲之所以重要，主要是因為在全部系統噪聲中 光學噪聲占相當的比重。所謂光學噪聲是指由光學現象產生的噪聲。如膠片的粒狀結構產生的顆粒噪聲；印象紙粗糙表面凹凸不平所產生的亮度濃淡分布也屬於這類噪聲；投影屏和螢光屏的粒狀結構引起的顆粒噪聲等。
光學噪聲和電氣噪聲主要差別表現為：前者是在二維空間中展開的圖形 ，而後者可由電壓的時間變化來表示 。另外光學噪聲多半是乘性噪聲即前面我們講的隨信號大小而變化的，而電氣噪聲一般可以認為是加性噪聲 ，但兩者都可以看作是平穩隨機過程 ，所以可以用付立葉變換進行分析。
