图像噪声不仅受曝光设置和摄影机类型的影响。同一个画面的不同部分也有不同的噪声。对于数字摄影机来说，暗处的噪声比亮处的噪声多，而胶片正好相反。
图为把区域1、2、3、4都放大100%的效果 图片来源：Cambridgeincolor
我们可以看到，画面中亮处的噪声没有暗处那么明显。亮处有更多光线，所以它接收到的信号更强，整体的信噪比更高。同理，曝光不足的部分有更多的可见噪声，就算在后期调整亮度，这些噪声还是可见。而过曝的画面呈现的噪声少一些，只要这些过曝区域还保留一些纹理，反倒可以在后期调节亮度，这就是过曝的一些优势。
图像噪声主要有两个部分：一是颜色的波动，二是亮度的波动。“色度”噪声看起来更加明显，如果不加以控制，整个画面可能作废。下图展示的是色度噪声和亮度噪声对正常画面的影响。
图片来源：Cambridgeincolor
不同的摄影机型号产生不同比例的色度和亮度噪声。降噪软件可以同时去除色度和亮度噪声，但是完全去除亮度噪声可能会让整个画面看起来很假。
幅值（magnitude）和空间频率(spatial frequency)也会影响噪声，但是空间频率总是被忽视。胶片中常用的词“fine-grained(微粒）”形容的就是高空间频率噪声的效果。下面的图展示了空间频率对噪声的影响。
图片来源：cambridgeincolor
关于上面两图，如果只考虑幅值的影响（很多摄影机测评都是这么做的），那么右图的噪声要高于左图。但在视觉上反倒是左图的噪声看起来更明显。这都是因为空间频率对噪声的影响。
幅值对噪声的影响也很明显。下图展示的是空间频率一样，但是标准差不同的两种噪声。
图片来源：cambridgeincolor
左图的画面看起来比右图更光滑一些。高幅值噪声会掩盖布料等呈现出的纹理效果，除非过渡柔化画面，否则很难去除。噪声的幅值一般由标准差测量，它代表的是一个像素的值离客观画面“真实值”的距离。看下面两个RGB直方图：
低幅值噪声 图片来源：cambridgeincolor
高幅值噪声 图片来源：cambridgeincolor
如果噪声为零，那么所有像素都会变成一条与均值(mean)重合的线。随着噪声增加，直方图的宽度也越宽。（T）
