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噪声通常被定义为与“纯”信号的任何偏差。信号被视为图像的亮度模式，因此代表图像的像素值的任何变化都是噪声。这些变化的主要原因是：
散粒噪声。从光源发射光子的随机方式导致图像亮度的随机变化。光子越少，这种噪声越明显。可以通过使更多的光入射到传感器上来减少。
暗电流（热）噪声。相机产生的热量（像光一样可以是电磁辐射，可以在传感器上显示）。由于它不是场景的一部分，因此是噪音。可以通过冷却传感器，限制曝光时间（传感器激活的时间越长，加热越多）或拍摄暗框（即关闭快门或镜头盖处于打开状态）以从原始图像中减去图像来减少此现象（某些相机具有将其自动化的设置）。
光响应不均匀（图案噪声固定）。这是由于硅中的瑕疵引起的，该瑕疵导致像素比其邻居稍微敏感或不敏感。校准可以减少PRNU，尽管它可能取决于曝光时间等参数。
读取噪音。由从传感器像素读取值的电路产生的电噪声。可以通过使用较高的 ISO 来降低（在未最大化信号的情况下，在读出之前放大信号意味着读出噪声占信号的百分比较小）或使用读出噪声较低的相机。您可以查看基本ISO处的阴影噪声系数，以了解读取噪声。
量化噪声。将模拟信号转换为有限的一组离散数字值时的舍入误差。通常不会引起注意，可以通过使用每个像素存储更多位（例如14而不是12）的传感器来减少这种情况。
以下是技术上的噪音，但很少这样提及：
波纹/锯齿。一种空间量化噪声，由于干扰模式和传感器元件的固定间距而产生混叠。可以通过抗混叠滤波器（通常将其作为标准装备）来减小它，也可以通过增加采样频率（每单位面积的像素数），即使用同一镜头获得更多的百万像素来减少它。
将图像存储为JPEG时的压缩伪像。可以通过选择JPEG的最高质量设置或拍摄原始图像来减少。
热像素，残留像素，暗像素。始终提供零或最大可能响应的传感器元件。
术语“颜色噪声”描述了噪声如何表现出来-它不是上述噪声的来源。色彩噪声是指像素颜色的随机变化，而不仅仅是其亮度。由于眼睛对颜色的空间变化较不敏感，因此色噪声很容易消除，由于降噪导致的细节损失不太明显。
同样，“高频噪声”是指另一特征，空间频率或噪声的峰值之间的距离。
您只需要了解所有相机附带的两种噪点，这些噪点在较高ISO时可见。
为了最大程度地减少此类噪点，请尽量不要以较高的ISO拍摄，这会降低图像质量（每个相机都不同）。使用f2.8或F1.4之类的快速镜头可以帮助您在光线不足的情况下不要将ISO推得过高，以使快门速度保持足够高。如果场景太暗，则将噪音降至最低的唯一方法是使用闪光灯。
最后，还有诸如噪音忍者或噪声之类的软件，可以在不牺牲智商的情况下帮助您消除一些噪音。