數(shù)字信號(hào)處理的每個(gè)過(guò)程差不多都會(huì)有噪聲出現(xiàn)，而最終得到的圖像是噪聲與信號(hào)的各種作用以后末級(jí)產(chǎn)生，噪聲處理可以是最后統(tǒng)一處理也可是各個(gè)過(guò)程的分批處理，所以對(duì)噪聲的產(chǎn)生以及分類的了解是很有必要的。

一、按產(chǎn)生的原因分類

原因有兩類，外部原因和內(nèi)部原因，這種分類下每種原因多由若干類型的噪聲組成，如外部噪聲即指系統(tǒng)外部干擾以電磁波或經(jīng)電源串進(jìn)系統(tǒng)內(nèi)部而引起的噪聲。如電氣設(shè)備，天體放電現(xiàn)象等引起的噪聲，而這種噪聲可能就是高斯噪聲、脈沖噪聲等多個(gè)噪聲合成累計(jì)的。

內(nèi)部噪聲有四個(gè)源頭：a)由光和電的基本性質(zhì)所引起的噪聲。如電流的產(chǎn)生是由電子或空穴粒子的集合，定向運(yùn)動(dòng)所形成。因這些粒子運(yùn)動(dòng)的隨機(jī)性而形成的散粒噪聲；導(dǎo)體中自由電子的無(wú)規(guī)則熱運(yùn)動(dòng)所形成的熱噪聲；根據(jù)光的粒子性，圖像是由光量子所傳輸，而光量子密度隨時(shí)間和空間變化所形成的光量子噪聲等。b)電器的機(jī)械運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的噪聲。如各種接頭因抖動(dòng)引起電流變化所產(chǎn)生的噪聲；磁頭、磁帶等抖動(dòng)或一起的抖動(dòng)等。 c)器材材料本身引起的噪聲。如正片和負(fù)片的表面顆粒性和磁帶磁盤表面缺陷所產(chǎn)生的噪聲。隨著材料科學(xué)的發(fā)展，這些噪聲有望不斷減少，但在目前來(lái)講，還是不可避免的。 d)系統(tǒng)內(nèi)部設(shè)備電路所引起的噪聲。如電源引入的交流噪聲；偏轉(zhuǎn)系統(tǒng)和箝位電路所引起的噪聲等。

這種分類方法有助于理解噪聲產(chǎn)生的源頭，有助于對(duì)噪聲位置定位，對(duì)于降噪算法只能起到原理上的幫助。

二、從噪聲頻譜上區(qū)分

從噪聲的頻譜上觀察，可分為低頻中的1/f噪聲，這個(gè)噪聲在各個(gè)系統(tǒng)中都存在的；中間均勻分布的平坦區(qū)域?yàn)榘自肼暎催@個(gè)區(qū)域各頻率下的噪聲賦值差不多，或說(shuō)各頻率的權(quán)值差不多；在頻譜的高頻部分，有時(shí)因?yàn)V波白噪聲的幅值迅速下降；此外還可能有50HZ的工頻干擾；外界其他擾動(dòng)的周期干擾等等，這相當(dāng)于從另外一個(gè)視角看系統(tǒng)，與上面的第一條組成了橫看成嶺側(cè)成峰，有助于了解噪聲的產(chǎn)生但對(duì)去噪沒(méi)有直接幫助。

三、噪聲與信號(hào)的關(guān)系

上面兩點(diǎn)是找到噪聲了，這一條是說(shuō)明噪聲是如何干擾信號(hào)的，如果信號(hào)與噪聲完全獨(dú)立是不存在干擾一說(shuō)的。據(jù)兩者的關(guān)系將噪聲分為加性噪聲與乘性噪聲。

加性噪聲：加性嗓聲和圖像信號(hào)強(qiáng)度是不相關(guān)的，如運(yùn)算放大器，又如圖像在傳輸過(guò)程中引進(jìn)的“信道噪聲”電視攝像機(jī)掃描圖像的噪聲的，這類帶有噪聲的圖像g可看成為理想無(wú)噪聲圖像f與噪聲n之和；

乘性噪聲：乘性嗓聲和圖像信號(hào)是相關(guān)的，往往隨圖像信號(hào)的變化而變化，如飛點(diǎn)掃描圖像中的嗓聲、電視掃描光柵、膠片顆粒造成等，由于載送每一個(gè)象素信息的載體的變化而產(chǎn)生的噪聲受信息本身調(diào)制。在某些情況下，如信號(hào)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(rèn)為是加性噪聲，而且總是假定信號(hào)和噪聲是互相統(tǒng)計(jì)獨(dú)立。

四、按概率密度函數(shù)分

這是比較重要的，主要因?yàn)橐霐?shù)學(xué)模型，這就有助于運(yùn)用數(shù)學(xué)手段去除噪聲。如果將一個(gè)系統(tǒng)的所有噪聲比喻成一個(gè)人，則上面的的分法是只能說(shuō)明人由胳膊腿組成或者人由毛發(fā)血肉組成；而第四點(diǎn)分法是說(shuō)明人由不同的細(xì)胞組成，不同的細(xì)胞構(gòu)成了胳膊毛發(fā)，同樣我們由血肉腿也能推出它里面可能包含哪些細(xì)胞，對(duì)于不同細(xì)胞的改造方法是不同的，這個(gè)層面上的分法保證了有的放矢。當(dāng)然，能不能再找到分子層面、原子層面的分法就是人類發(fā)展了。

這一部分內(nèi)容岡薩雷斯先生的數(shù)字圖像處理第二版（P176）圖文并茂，這里只說(shuō)粗略介紹，圖和公式看那本書就是。

a)高斯噪聲

在空間域和頻域中，由于高斯噪聲在數(shù)學(xué)上的易處理性，這種噪聲(也稱為正態(tài)噪聲)模型經(jīng)常被用在實(shí)踐中，事實(shí)上，這種易處理性非常方便，使高斯模型經(jīng)常適用于臨街情況下。

b)瑞利噪聲

需注意，距原點(diǎn)的位移和其密度圖形的基本形狀向右變形的事實(shí)。瑞利密度對(duì)于近似偏移的直方圖十分適用。

c)伽馬(愛(ài)爾蘭)噪聲

d)指數(shù)分布噪聲

e)均勻分布噪聲

f)脈沖噪聲(椒鹽噪聲)

雙極脈沖噪聲也稱為椒鹽噪聲，同時(shí)，它們有時(shí)也稱為散粒和尖峰噪聲。

上述的幾種PDF為在實(shí)踐中模型化寬帶噪聲干擾狀態(tài)提供了有用的工具。例如，在一副圖像中，高斯噪聲的產(chǎn)生源于電子電路噪聲和有低照明度或高溫帶來(lái)的傳感器噪聲。瑞利密度分布在圖像范圍內(nèi)特征化噪聲現(xiàn)象時(shí)非常有用。指數(shù)密度分布和伽馬密度分布在激光成像中有一些應(yīng)用。脈沖噪聲主要表現(xiàn)在成像中的短暫停留中，例如錯(cuò)誤的開(kāi)關(guān)操作。均勻密度分布可能是在實(shí)踐中描述的最少，然而，均勻密度座位模擬隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生器的基礎(chǔ)是非常有用的。

不過(guò)這幾個(gè)類型的用法實(shí)例還不清楚，以后再究。