频域分析：使用傅里叶变换等频域分析方法，将图像转换到频域，观察不同频率上的能量分布。噪声通常会引入较高频率的能量集中区域，可以通过这些频域特征来检测和定位噪声。

空域滤波：应用空域滤波算法对图像进行降噪处理。根据噪声类型和特征，选择合适的滤波器来抑制或消除噪声，以恢复图像的清晰度和细节。

基于机器学习的方法：利用机器学习算法构建噪声分类器，通过对已知噪声类型的训练样本进行训练，来实现对图像噪声的自动识别和分类。

图像噪声识别的准确性依赖于噪声的类型和强度、图像质量、噪声模型和算法的选择等因素。在实际应用中，通常需要综合考虑多种方法和技术，以提高噪声识别的效果，并对不同类型噪声进行组合识别和处理，从而提升图像的质量和可用性。