Các loại nhiễu thường gặp trong quá trình xử lý ảnh số!

– Nhiễu là một hiện tượng ngẫu nhiên đều có mặt trong mọi hệ thống xử lý tín hiệu thực (real signal)
– Có rất nhiều nguồn tạo ra nhiễu, ví dụ như do sự thay đổi độ nhạy của đầu dò, do sự biến đổi của môi trường, do sai số lượng tử hóa hay sai số truyền.v.v.. 
– Nhiễu ảnh sẽ làm chi tiết của quang cảnh trong ảnh sẽ không thích hợp
Phân loại nhiễu :
Nhiễu độc lập với dữ liệu ảnh (Independent Noise):
– Là một loại nhiễu cộng (additive noise): ảnh thu được f(i,j) là tổng của ảnh đúng (true image) và nhiễu n(i,j): f(i,j) = s(i,j) + n(i,j)
– Thông tin ảnh có tần số thấp, còn nhiễu ảnh hưởng đến tần số cao và ảnh hưởng này có thể được giảm đi khi sử dụng bộ lọc thông thấp
– Lọc nhiễu bằng bộ lọc tần số (frequency filter) hay bộ lọc không gian (spatial filter)
Nhiễu phụ thuộc vào dữ liệu (data dependent noise):
– Nhiễu xuất hiện khi có sự bức xạ đơn sắc nằm rải rác trên bề mặt ảnh, độ lởm chởm trên bề mặt tùy thuộc vào bước sóng của điểm ảnh. 
– Do có sự giao thoa giữa các sóng ảnh nên làm xuất hiện những vết lốm đốm trên ảnh 
Nhiễu Gauss:
– Nhiễu này có được do bản chất rời rạc của bức xạ (hệ thống ghi ảnh bằng cách đếm các photon (lượng tử ánh sáng)
– Là nhiễu cộng và độc lập (independent, additive noise) – nhiễu n(i,j) có phân tán Gauss (trung bình = zero) được mô tả bởi độ lệch chuẩn (standard deviation), hay phương sai
– Mỗi pixel trong ảnh nhiễu là tổng giá trị pixel đúng (true pixel) và pixel ngẫu nhiên

Nhiễu muối – tiêu (Salt & Pepper noise): 
-Nhiễu này sinh ra do xảy ra sai số trong quá trình truyền dữ liệu. 
-Những pixel đơn được set luân phiên mang giá trị zero hay giá trị maximum tạo ra hình muối tiêu trên ảnh.