图片、图像噪声是指相机或者镜头在捕捉画面信号或者传输画面信号的时候，由于相机内部或者外部的信号干扰，造成图像上会存在多余的颜色斑点或亮度斑点。在图像的显示上常常表现为：引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般噪声信号与要研究的对象不相关，它以无用的信息形式出现，扰乱了图像的可观测信息。通俗的说就是噪声让图像不清楚，存在很多不相关的点，影响图像的清晰度和观看效果。
一般来说相机的灵敏度（ISO）设置的越高，就能够捕获得越多的画面信号，不过同时一些误差也被放大，例如噪声也变的清晰可见。因为我们理论上无法完全隔绝这种图像噪声，只能通过材料技术升级尽量减少噪声的影响。用更小的像素时会得到更多的噪声，是因为每个像素点获得的光信号也就少了。
噪声对数字图像的影响：对于数字图像信号来说，噪声为或大或小的极值，这些极值通过加减作用于图像像素的真实灰度值上，对图像造成亮、暗点干扰，极大降低了图像质量，影响图像复原、分割、特征提取、图像识别等后继工作的进行。
噪声抑制：为了让图片能够保持在各行业应用上可接受的水平，相机厂商并没有专注于用大的像素和传感器制造相机，而是反向操作专注于减少和抑制噪声。如此可以使用更好、更大的传感器或者是信号处理方法去尽可能的消减噪声，因为就算是相机灵敏度提高，噪声被放大的相对值也是有限的。噪声的消减是在相机的图像处理过程中进行的，这个过程使用的算法也可以不同，于是各相机镜头制造商开发出的各种算法。原理上这种用软件的方法消减噪声会导致细节的损失或分辨率的损失，因为软件再怎么处理也无法还原出图像场景原来的本质。
我们知道很多人会将分辨率和像素数混淆，其实它们完全是不同的东西。分辨率是相机还原图像场景能力的表现，必要时是指特殊的数值，但是不充分。在对均匀颜色图块的误差进行平滑处理时，要保证边缘和高对比度完好无损。但是不幸的是算法在计算的时候对于图片上低于一定对比度的细节，被认为是噪声并且进行消除，这个结果就直接会导致图像的细节损失。而像素是指一张图片横向和竖向是有多少个像素点组成的。高分辨率的相机可以设置较低的分辨率拍摄出不同像素大小的图片。
我们用一张相机拍出的自然景色的图片来举例说明。低对比度的叶子结构丢失并且图片质量变的很差。这使它看起来像一个水彩的图片，显得格外不真实。也就是说噪声影响了我们对图像细节的观看，看起来特别的模糊，只能够通过人脑对细节进行模拟，脑补出这些绿色模糊的草的图像。
图像噪声严重的图片
下面这张是原始图片，从整个效果上看，噪声对整张图片都有影响，显的模糊不堪。
测试噪声：枯叶图有着不同的对比度，可以去测噪声和纹理细节，其作用就类似上面的树叶和草，如果相机的噪声控制不行，拍出的效果便如同上面的图片一样模糊，影响观看。而西门子星上的噪声图块也可以去测。通过Imatest软件分析出可以得出相应的结果。
枯叶图
西门子星测试卡1
西门子星测试卡2
以上就是对图片成像噪声的一些讲解，在选购镜头之前最好看看这款镜头的评测数据，以免在拍摄图像时产生噪声影响观看和应用。