从生理学观点来看，凡是妨碍人们工作和生活的因素，都可以被视为噪声。从信号的角度来看，噪声的产生是信号在采集、传输以及记 过程中，受到成像设备自身因素和外界环境的影响而产生的 通过定位和界定噪声类型和噪声水平，并且采用相应算法从噪声信号中恢复出真实信号的过程称为去噪。
现实中噪声是随机分布的，只把它定义成 种模型是不准确的 。事实上，噪声无法 完全去除，只能使重现信号尽可能接近原始信号 。因 此，去噪严格意义上应该称为降噪。 数字图像信号在数字化和传输过程中由于常常受到成像设备以及外部环境的 响，会包 含许多噪声，因此一般将初始得到的图像信号称为含噪图像或噪声图像 噪声会 响图 像的视觉效果，也会给后续图像分析，如压缩、编码、识别等，造成不 响，因此需 要对噪声图像进行去噪处理。减少数字图像中噪声的过程称为图像去噪( Image Denoising) ，其目的是解决由于受噪声污染而导致图像质量下降的问题 通过去噪可以 有效地增大图像信号的信噪比，提高图像质 ，更好地体现原始图像所携带的信息。
降噪原理：
- 对于画面中的平坦区域（homogeneous area），认为像素变化主要是由噪声引起的，可以加大降噪力度；
- 对于画面中的纹理区域（textured area），认为像素变化主要是由纹理引起的，噪声只占较小部分，需要控制降噪力度，尽量保持图像的纹理特征。
- 如果DCT变换后非零系数很少，且能量集中在低频，说明是平坦区域，应加强降噪力度；
- 如果两个相邻的DCT单元具备相同或相近的直流分量，则说明是平坦区域，应加强降噪力度；
- 如果某个方向（水平、垂直、对角）上存在明显占优的系数，则说明存在强边缘，应避免降噪；
- 如果某两个方向上存在占优的系数，则说明存在弱边缘，应进行中等强度的降噪；
- 如果很多方向上都有非零的系数，但又没有明显的优势系数，此时可能是纹理与噪声并存的情况，需要一定强度的滤波，削弱高频成分；
其它研究表明，降彩噪的力度不仅需要考虑纹理特征，还需要考虑画面的亮度。因为彩噪在画面的暗区最明显，所以应将噪范围局限在暗区。
另外，一般的规律是蓝像素的噪声最大（如下图所示），所以可以对蓝色通道使用更强的降噪力度。
综合来看，针对彩噪的降噪算法需要包含下列子算法：
- 纹理强度分析（texture degree / edgeness level analysis）
- 噪声强度估计（noise level estimation）
- 噪声阈值判定（noise threshold definition），区分信号与噪声的边界
- 权重生成 （weight generation），决定对降噪和不降噪的倾向因子
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