灰阶卡是图像质量分析中对信噪比检测研发一种测试图卡，所以灰阶卡又称为灰阶测试卡。而噪声是指原本不存在于环境中拍出来的照片却存在密度随机的彩色斑点或者是白点，具体指的是相机在拍摄时因捕捉到的光信号、电子信号干扰产生的胶片的颗粒或者说数字图像上像素级的变动。这是一个关键的图像质量因素，和图像清晰度一样重要，因为如果噪声过大，那么拍摄出的图像就会显得特别不清晰，如下图的对比很容易看出噪声对图像识别的干扰。噪声和图像的动态范围相关性较强——即一定亮度范围内相机可以提供的优秀的信噪比和反差。因为它和基本的物理学相关——光的光子性质和热度的热效应——所以它是必然存在的。幸运的是我们能做到的是极大的降低噪声（但是不能完全消除噪声）——对于数码相机，尤其是大像素的数码单反相机（4mm2或更大）。但是，在小型的数码相机的微小像素的噪音，特别是在高的感光度，通过降噪软件处理时，会带有明显的副作用，因为噪声也会放大导致图像会失真严重。
一般监控摄像机的图像信噪比是在50dB
信噪比是信号电压对于噪声电压的比值，通常用符号s/n来表示，信噪比越大，图像质量会越好。由于在一般情况下，信号电压远高于噪声电压，比值非常大，信噪比的单位用db来表示。信噪比几乎无处不在，例如电视的调制信号，图像的拍摄与传输信号。一般摄像机给出的信噪比值均是在agc（自动增益控制）关闭时的值，因为当agc接通时，会对小信号进行提升，使得噪声电平也相应提高。信噪比的典型值为45~55db，若为50db，则图像有少量噪声，但图像质量良好；若为60db，则图像质量优良，不出现噪声。
在大多数情况下，噪声被认为是质量的退化。但一些黑白摄影师却偏偏喜欢它的图像效果，有很多人青睐35mm Tri-X胶片。（胶片颗粒和数字噪声在算法上有比较大的区别，前者用的是乘法并且光谱依赖于图像密度，后者用的是加法。）点彩派画家，代表人物George Seurat，s手动创造出图像“噪声”，而今天可以用Photoshop在几秒内完成。但大多数摄影家，当然不希望噪声的出现。 噪声的测试可以通过Imatest的很多模块来实现： Multicharts，Multitest，eSFR ISO，Colorcheck，Stepchart，SFR，SFRplus和Uniformity。其中Multicharts，Multitest和eSFR ISO是功能最全面的三个噪声测试模块。
噪声在灰阶卡中的表现如上图所示。噪声的计算通常用的是均方根RMS，A到C列是通过灰阶卡来模拟的信号噪声。这种方法是通过最小密度0.05并且密度阶梯为0.1，等同于柯达Q-13和Q-14测试卡。他们是经过了伽马值1/2.2（根据标准）的调整。此图增加了比常规相机更多的信号噪声，如A列和B列，而C列是无噪声，D列则是佳能EOS-10D在感光度1600下拍摄Q-13灰阶卡时的一个真实情况。可以明显的看出噪声，但是对于1600感光度的相机来说已经是非常好的表现了，无疑是经过了软件后期的降噪处理。A列灰阶反映的是传感器内部的常量噪声，也就是说在进行伽马编码处理之前。而当它进行1/2.2伽马编码之后，噪声在暗区增强，而在亮区减弱。柯达方面指出这并不是一个真实的情况。因为传感器噪声应该是在亮区趋向于增强。 B列的灰阶图案中噪声则显得比较均匀，也就是说在像素层面上它是一个不变量。噪声应该因此而在传感器中随着亮度升高得到增强（在进行伽马编码之前），因此相对于A更加接近实际传感器的表现。
噪声趋向于是一个常量，就算是在非常暗的区域也会存在不可见光，因为肉眼很难观察到，但是相机却能够捕捉到这些光，而形成噪声。噪声在最亮的区域则会比较低，因为色调相应曲线“S”与伽马曲线叠加。基于这些原因，处于中间的灰度区——噪声最容易看到的区域，经常用来计算噪声平均值。通常省略掉图像密度大于1.5或者小于0.1的那些区域。噪声对于摄影图像不可怕，可怕的是没有灰阶卡。