概念
格式塔心理學·視覺噪聲圖形視覺噪聲可以理解為“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。
目前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。
視覺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。
形成：
視覺噪音”產生於新聞攝影的信息呈現和新聞圖片的版面設計過程中。如何避免和消除圖片傳播中的視覺噪音，可以從格式塔心理學有關畫面構成的理論中尋得答案。
（一）圖形和基底的對比關係
在攝影中，圖形指的是攝影主體，基底指的是畫面背景。圖形與基底相分離，是圖像被人們認知的前提。人類的知覺系統總是追求簡單清晰和有規律的影像，如果圖形和基底相互重疊，相互遮蔽，將會造成圖形和基底混淆不分，降低圖片的可辨認性，從而產生“視覺噪音”。格式塔心理學引入了聲學上的信（號）/噪（音）比的概念，來解釋圖形被“噪音”干擾的程度。顯然，噪音越少，信息的傳遞就越有效和清晰，圖形和基底的對比就越明顯，圖像就越容易被人們識別。
實際上，客觀世界中自然存在的清晰可辨的圖像本來就不多見，而新聞攝影又是一種有選擇性的拍攝行為，因此，要獲得圖形與基底相分離的照片，細節表現方面出色的膠捲，解像力強、明銳度高的鏡頭當為首選，因為膠捲的解析度越高，鏡頭的成像越銳利，圖像的“視覺噪音”就越小，主體就越清晰突出。所以，無庸質疑，圖像清晰、曝光準確、焦點紮實自然而然成為新聞圖片最基本的技術要求，也是新聞圖片準確傳遞信息的最起碼保證。清晰度不高，對比度差，解析度低，顆粒太粗（即“視覺噪音”太多）的圖像，將嚴重影響到客群的視覺接受和解讀。
新聞攝影報導是一種帶有主觀選擇性的行為，抓取的是決定性瞬間，因此，攝影記者可以在照片的拍攝手法、取景方式上改變新聞攝影圖片的信息呈現。通過調整影調的明暗、動與靜的結合、反差的大小、色彩的冷暖、面積和數量的對比，以及調整焦距和景深來獲得主體與背景的適當分離，從而突出主體，深化主題。但是在新聞攝影實踐中，存在著構圖不簡練，將無關背景圈入取景框，造成畫面構成元素太多且雜亂，畫面主體不夠突出的現象；也有的攝影記者在拍攝時，對影調控制和色彩把握的重視度不夠，造成圖片整體色調和色彩趨同，讓主體埋沒於難以區分的背景中；或者是偏愛廣角鏡頭，拍攝的照片無一不是大場面、大景深，使得圖片主體缺乏立體感，圖片的視覺衝擊力不夠。
（二）圖形和基底的辯證關係
人類的視覺系統總是本能地選擇面積小的視覺對象當作圖形（主體），而選擇面積大的當作基底（背景）。圖形和基底在我們的視覺系統中被識別和確定，不僅取決於兩者的對比關係，還取決於它們的面積對比。不過，如果圖形面積大於基底面積，就可能會像下圖三一樣，在視覺上造成圖形與基底的“顛倒”，產生由質變到量變，圖形變基底（主體變背景）的現象。
這一點為解答許多新聞圖片的模稜兩可和似是而非提供了答案。許多新聞攝影作品看上去用光準確，成像優異，新聞要素不一而足，但總是讓人感覺主體(圖三)不夠搶眼，新聞事件的表現不夠深刻。這種現象與許多攝影記者盲目追求用長焦距來壓縮景深，過度追求主體大比例地占有畫面，以及用怪異的拍攝角度來表現主體不無關係。因為人類的視覺習慣於將大小比例符合生活常規的物體視為主體，將我們所熟悉的物體看作視覺焦點，被鏡頭過分誇大，或者表現過於奇特的拍攝對象，往往會“事與願違”，成為觀看者眼中的背景。
此外，在圖文結合中，有不少報紙過於追求以大標題，大版塊來吸引讀者的眼球，動輒出現新聞照片配發通欄大標題，要不就在末尾誇張地加上多個巨大的感嘆號，甚至在標題中使用立體字，對大標題做套紅等色彩處理。或者為了節約版面，將圖片的文字說明印刷在圖片上（即“文壓圖”的方式）。雖然採用這些方式的目的在於表達畫面語言所不能表達的深層涵義，實現新聞圖片與文字說明在信息呈現上的功能互補，但篇幅過大的文字說明，往往會像上文所述那樣由“量變”引起“質變”，產生“喧賓奪主”的副作用，削弱畫面的主體地位，甚至取而代之。
（三）形成圖形（主體）的視覺法則
格式塔心理學的研究表明：位置封閉、對稱或相近、相似的視覺對象往往成為視覺的焦點，從而形成所視圖片中的圖形（即主體），其餘部分則成為基底（即背景）。如圖四所示：a圖中四個封閉且相似的方框組成了圖形，如果將兩個方框間塗成黑色，那么圖形與基底的對比關係將更加明顯，塗黑的部分成為整個畫面的視覺焦點（如b圖所示）。
圖四b的輪廓其實類似於報紙頭版中常見的導讀圖的情況。隨著報紙內容的增加，報紙的版面越來越多，為了方便讀者閱讀，通常會在頭版出現許多小圖片（即導讀圖），同時配有版面提示，來引導讀者去相應版面閱讀相關內容。殊不知，這一做法往往在無意識中成為頭版照片的“致命殺手”。如上所述，在導讀圖太多的情況下，如果編排不合理，導讀圖在頭版照片四周形成封閉的環形，或者在頭版照片的下方多行平行放置，構成或封閉或對稱的視覺對象，那么導讀圖就在我們的視覺習慣中成為整個畫面的圖形（即主體），頭版照片反而成為基底（即背景）。即使不如此，那些封閉或有序的導讀圖也足以搶去頭版照片不少的“風頭”，這對於靠大照片來強調視覺衝擊力，在第一時間內吸引讀者眼球的報紙頭版而言，不能不說是打了一個大大的折扣。
視覺噪音分類
1.視覺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：
內部噪音（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，定向運動所形成。因這些粒子運動的隨機性而形成的散粒噪聲；導體中自由電子的無規則熱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，而光量子密度隨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、磁帶等抖動或一起的抖動等。
（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。如電源引入的交流噪聲；偏轉系統和箝位電路所引起的噪聲等。
2.視覺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.還可以按噪聲幅度隨時間分布形狀來定義，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（幅頻分布）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1/f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，處理信號的電子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1/f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該隨機變數均值的平方根。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）。
視覺系統噪聲的特點
1.噪聲的掃描變換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。
