一、噪声来源
采集环境、采集设备、测量误差、记数误差等； 讯享网
二、噪声常见的种类
讯享网在很多情况下，噪声（随机/规则）特性不是很重要，重要的是它的强度。常用的信噪比（SNR）就反映了噪声相对于信号的强度比值。 （1）热噪声 与物体的绝对温度有关，它产生的原因是由于任何物质中的分子都永远处于温度所驱动的运动中，所以导电载流子受到热扰动而产生噪声； （2）发射噪声 是由电流非均匀流动而导致的一种噪声。 （3）闪烁噪声 由于电子运动有随机性的结果。 （4）有色噪声 具有非白色频谱的宽带噪声。
二、噪声的特性
加性噪声：噪声叠加在原始图像上； 称性噪声：噪声与原始图像是相乘的关系。 噪声常是随机的，对于噪声长描述成一个统计过程。 如果将噪声本身的灰度看作随机变量，则其分布可用概率密度函数（PDF）来刻画。 噪声概率密度函数： （1）高斯噪声 典型例子：电子设备的噪声或传感器（由于不良照明或高温度）的噪声。 （2）脉冲噪声（椒盐噪声） 错误交换、发射噪声和尖峰噪声等都可用脉冲噪声的PDF来描述。 （3）均匀噪声 均匀噪声的灰度值在所定义的范围内是均衡分布的，即统计上所有值出现的概率相等。均匀噪声密度常作为许多随机数发生器的基础，例如可用它来产生高斯噪声。 （4）瑞利噪声 此外，在描述噪声时还会用到指数、伽马等噪声概率密度函数，有些情况需要使用多种不同的噪声密度函数，如在超声断层扫描成像系统中常见的斑点噪声。 三、图像增强消噪
图像增强消噪指采用图像增强技术来消除噪声。
1.空域噪声滤波器
概念：直接在图像阈（空域）中滤除噪声的滤波器称为空域噪声滤波器。
（1）均值滤波器
通过计算均值来滤波。有算术均值滤波器（消除噪声的同时也模糊了图像）、几何均值滤波器（它对图像的平滑作用与算术均值滤波器相当，但它比算术均值滤波器能在消噪图像中保持更多原来的细节）、谐波均值滤波器（对高斯噪声有较好的滤除效果，对盐噪声的滤除效果好于椒噪声）、逆谐波均值滤波器（一种比较通用的均值滤波器，它对椒盐噪声的滤除效果比较好，但不能同时滤除椒噪声和盐噪声）。
相比较而言，均值滤波器滤除高斯噪声的效果比滤除脉冲噪声的效果好。
相比较而言，排序统计滤波器滤除脉冲噪声的效果不如滤除高斯噪声的效果好，但中值滤波器除外，它滤除脉冲噪声要比滤除高斯噪声的效果好。
2.频域周期噪声滤波器
（1）带通滤波器
允许在一定频率范围内的信号通过而阻止其他频率范围内信号通过的滤波器。
（2）带阻滤波器
阻止一定频率范围内的信号通过而允许其他频率范围内信号通过的滤波器。
如果利用带通滤波器把某个频率带中的频率分量提取出来，然后将其从图像中减去，也可获得消除或减弱图像中某个频率范围内分量的效果。
（3）陷波滤波器
可以阻止或通过以某个频率为中心的一段范围里的频率，本质上是带阻或带通滤波器，且可分别称为陷波带阻滤波器和
陷波带通滤波器。
四、图像恢复消噪
噪声虽然是随机的，但常有一定的统计规律。如果能对噪声建立一定的模型或将图像受噪声影响而退化的过程模型化，就可以采用图像恢复的技术。
在给定模型的条件下，图像恢复技术可分为无约束和有约束两大类。无约束恢复方法是将图像看作一个数字矩阵，没有考虑恢复后图像应受到的物理约束，主要从数学角度进行处理。有约束恢复方法还考虑到恢复后的图像应受到一定的物理约束，如在空间上比较平滑、图像灰度值总为正等。
（1）无约束恢复方法
如 逆滤波方法
（2）有约束恢复方法
如维纳滤波方法
线性滤波器:
有效消除高斯噪声和均匀分布的噪声；对椒盐噪声的消除效果差。
中值滤波器：
有效消除椒盐噪声等脉冲类噪声，且不会对图像带来过多的模糊结果，但对高斯噪声的消除效果差。
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