图像噪声是指在数字图像中不希望出现的干扰或失真，它可以由各种因素引起，如传感器噪声、信号干扰、压缩算法等。图像噪声会使图像的质量下降，降低图像的细节和清晰度。

图像噪声表现为随机分布的亮度和色彩变化，可被视觉上感知。它可以分为两类: 强度噪声和颜色噪声。强度噪声改变了图像像素的亮度，使其整体更加模糊或倾向于灰色。颜色噪声影响了图像的颜色平衡，导致颜色偏移或不均匀。实际中，常见的图像噪声类型包括高斯噪声、椒盐噪声、斑点噪声等。

高斯噪声是常见的一种图像噪声，它具有正态分布的特性。它通常由于传感器噪声或信号传输过程中的干扰引起。高斯噪声会在图像上添加随机的亮度变化，使得图像看起来更加模糊。

椒盐噪声是另一种常见的图像噪声，它在图像上添加了黑白颗粒点。这种噪声通常由于传感器损坏或信号传输中的干扰引起。椒盐噪声会导致图像上出现明显的亮点和暗点，降低图像的视觉质量。

斑点噪声类似于椒盐噪声，但更为细小和离散。它是由于摄像机或数字传感器中的缺陷引起的。斑点噪声会在图像上产生离散的亮点或暗点，破坏图像的细节和平滑度。

为了消除或减少图像噪声的影响，人们提出了多种图像去噪技术，如滤波器、降噪算法等。滤波器可以通过对图像进行空域或频域的处理来抑制噪声。常用的滤波器包括均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器等。降噪算法则利用统计学方法、机器学习等技术对图像噪声进行建模和处理。