① 加性噪声和乘性噪声。

按噪声和信号之间的关系，图像噪声可分为加性噪声和乘性噪声。为了分析处理方便，往往将乘性噪声近似认为是加性噪声，而且总是假定信号和噪声是互相独立的。

假定信号为 S ( t )，噪声为 n ( t )，如果混合叠加波形是 S ( t )+ n ( t )的形式，则称其为加性噪声。加性噪声和图像信号强度是不相关的，如图像在传输过程中引进的“信道噪声”电视摄像机扫描图像的噪声等。

如果叠加波形为 S ( t )［1+ n ( t )］的形式，则称其为乘性噪声。乘性噪声则与信号强度有关，往往随图像信号的变化而变化，如飞点扫描图像中的噪声、电视扫描光栅、胶片颗粒噪声等。

② 外部噪声和内部噪声。

按照产生原因，图像噪声可分为外部噪声和内部噪声。外部噪声，即指系统外部干扰以电磁波或经电源串扰进系统内部而引起的噪声。如外部电气设备产生的电磁波干扰、天体放电产生的脉冲干扰等。由系统电气设备内部引起的噪声为内部噪声，如内部电路的相互干扰。内部噪声一般又可分为以下 4 种：

● 由光和电的基本性质所引起的噪声；

● 电器的机械运动产生的噪声；

● 器材材料本身引起的噪声；

● 系统内部设备电路所引起的噪声。

③ 平稳噪声和非平稳噪声。

按照统计特性，图像噪声可分为平稳噪声和非平稳噪声。统计特性不随时间变化的噪声称为平稳噪声。统计特性随时间变化的噪声称为非平稳噪声。

④ 其他几类噪声。

量化噪声是数字图像的主要噪声源，其大小显示出数字图像和原始图像的差异，减少这种噪声的最好办法就是采用按灰度级概率密度函数选择化级的最优化措施。

按噪声幅度随时间分布形状来定义，如其幅度分布是按高斯分布的就称其为高斯噪声，而按瑞利分布的就称其为瑞利噪声。

按噪声频谱形状来命，如频谱均匀分布的噪声称为白噪声；频谱与频率成反比的称为 1/ f 噪声；而与频率平方成正比的称为三角噪声等。

根据经常影响图像质量的噪声源又可分电子噪声和光电子噪声。电子噪声：在阻性器件中由于电子随机热运动而造成的电子噪声是三种模型中最简单的。光电子噪声：光电子噪声是由光的统计本质和图像传感器中光电转换过程引起的。

实际获得的图像含有的噪声，根据不同分类可将噪声进行不同的分类。从噪声的概率分布情况来看，可分为高斯噪声、瑞利噪声、伽马噪声、指数噪声和均匀噪声。