多年来，数码相机中的图像噪点问题一直是摄影师所关注的。图像噪点常常被描述为卤化银胶片颗粒的等价物。尽管噪点看上去与照片和幻灯片中的颗粒差不多，但是当它以低频杂色或与伪色相结合出现时，可能更加令人厌烦。（下图展现了数码相机图像上的噪点）。
众所周知，数码相机的噪点（noise）主要是指数字影像传感器（CMOS／CCD等）将光线作为接收信号并输出的过程中所产生的图像中的粗糙部分，也指图像中不该出现的外来像素，通常由电子干扰产生。至于它产生的源头难以去界定，可以肯定的是产生噪点的源头不止一个，而且在图像强度中都是以变化的形式出现的。
噪点来源可以大致分为：固定噪点（fixed pattern noise, FPN）和随机噪点。
固定噪点（FPN）是指整幅图像的固定空间位置形成的图像噪点。
它形成的根源主要是因为不均匀暗电流（Dark Current Non-uniformity, DCNU），整个传感器阵列中每个像素上的暗电流都不一致的时候，就产生了噪点。暗电流是一股微电流，它持续不断地流遍整个设备，即便没有光子到达传感器也是如此。由于暗电流产生是一个随机的过程，所以减少DCNU引起的噪点是有可能的，通过从被摄图像上减去每个像素的平均暗电流可以减少噪点，但无法消除它。
多数FPN噪点是在黑暗条件下产生的。常照明条件下，不均匀暗电流（DCNU）一般是看不见的，但是如果曝光时间较长时，就能够观察到。长时间曝光，使传感器产生高温，而高温能够加重不均匀暗电流DCNU，所以在长时间曝光、曝光不足或光线条件较差的情况下，所摄图像噪点较为明显。而天文摄影中，使用的传感器要经过不断冷却以降低DCNU的程度，以此来降低噪点。
下图为天文摄影大师Peter Ward的作品
随机噪点
随机噪点是从一幅图像到下一幅图像间的噪点变化。和FPN不同，随机噪点可通过数次曝光后的图像平均值加以去除。用平均画幅来减少噪点效果是人类视觉系统的一大特征。当你看电视或电影时，你的眼镜自然会通过平均一帧接一帧的画幅来消除图像上的大多数噪点。导致随机噪点的根源包括拍摄噪点、重置噪点、读取噪点和暗电流拍摄噪点等。关于成像系统性能中图像噪点效果的量化是通过测量信噪比（signal-to-noise ratio, SNR）而得出的。较高SNR值对应于较高的信号质量和相对较低的噪点水平。反之SNR值较低时，图像质量随之降低，图像上的噪点也就越发明显了。
关于降噪
大部分数码相机都会采用某种内部处理的方式降低图像的噪点水平。在将图像传输到电脑之后，使用具有降噪功能呢的软件进行处理，也能减少图像中的噪点。程度严重的噪点较难清除，尤其当噪点和色彩伪像混合时最难以清除。这种情况下，降噪算法有时不能降噪和精微的图像细节区分开来。有时宁可在图像上留下噪点也不能一味的大规模应用降噪功能，因为这会导致图像细节的损失。
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