定义
噪声在成像领域指在图像采集、传输或处理过程中引入的非目标信息的随机干扰信号，表现为亮度或颜色的不规则变化（如颗粒感、杂色或不规则斑点），直接影响图像的清晰度与信息可靠性。

噪声的来源

图像噪声源有多种，主要噪声源如下：
1.光子散粒噪声
当光线通过镜头进入传感器时，光子被转换为电子的过程具有随机性，这种随机性导致了光子散粒噪声的产生。

2.暗电流噪声
传感器材料的热激发会产生暗电流，尤其在高温或长时间曝光时更为显著，暗电流噪声表现为热像素或背景斑点。暗电流噪声的存在使得图像在暗部区域出现不均匀的亮度变化，影响图像的暗部细节表现。

3.读出噪声
电子信号从传感器读出时，电路中的电子干扰会导致读出噪声的产生，这种噪声与电路设计相关，通常呈现高斯分布。读出噪声会叠加到原始信号中，影响图像的信号质量，尤其在低信号强度时对图像的影响更为明显。

噪声的影响因素
1.传感器尺寸
更大传感器的像元尺寸更大，能捕获更多光子，满阱容量和信噪比更高，弱光环境下噪声会更少，还能带来更宽的动态范围。

2.ISO速度
提高ISO本质是增加​​信号增益​​，会同时放大​​有用光信号​​和​​噪声信号​​（如读出噪声、暗电流噪声）。高ISO还会牺牲部分​​动态范围​​，导致图像噪点增多，画质下降。

3、曝光时间
曝光时间（快门速度）是 “传感器接收光子的时长”，对噪声的影响呈 “双向性”：既可能降低散粒噪声，也可能引入热噪声。

4、图像处理
图像处理是对 “已产生的噪声” 进行优化或调整，直接影响最终画面的 “噪声可见度” 与 “细节保留度”，需权衡 “降噪强度” 与 “细节保留”。

噪声对图像的影响

1. 低照环境下的颗粒感

问题：在弱光环境（如夜晚、室内暗光）下，图像传感器接收的光子数量大幅减少，导致光电子信号的 “信噪比” 显著下降 —— 传感器的光电子噪声、热噪声等会凸显，最终以 “颗粒感” 的形式呈现在图像中（表现为画面布满不规则的明暗噪点），严重破坏图像清晰度，大幅降低图像的实用价值。
应对措施：通过 “增加环境光强”（如开启补光灯）或使用 “大光圈镜头”（提高单位时间内的进光量），可直接提升传感器的信号强度，降低噪声在画面中的占比，从而有效缓解低光下的颗粒感，改善图像纯净度。

2. 细节丢失与对比度下降

问题：图像噪声会 “掩盖弱信号区域的细微灰度差异”—— 例如阴影区域的纹理（如衣服褶皱）、高光过渡区的层次（如天空云层渐变），原本微弱的细节信号会被噪声淹没；同时，噪声会打乱图像的 “明暗梯度”，导致画面整体对比度下降（暗部发灰、亮部泛白），最终削弱图像的层次感与细节呈现能力。
应对措施：使用图像处理算法，如直方图均衡化或对比度增强，可有效改善图像的细节和对比度。

3. 色彩失真

问题：图像噪声具有 “通道差异性”—— 由于人眼对绿光敏感度最高，主流图像传感器通常会为绿色通道分配更多像素（如拜耳阵列中绿像素占比 50%，红 / 蓝各占 25%），导致绿通道的噪声水平显著低于红、蓝通道。这种 “通道噪声不均衡” 会打破三原色的比例平衡，引发色彩偏移（如暗部画面偏红 / 偏蓝、肤色呈现异常色调），严重影响图像的色彩准确性。
（图像来源：https://en.wikipedia.org/wiki/Image_noise#/media/File:Noise_Comparison.JPG）
应对措施：使用色彩校正算法或高质量的传感器，可以有效减少色彩失真。