本章介绍图像处理领域很重要的一个部分“图像噪声”，我们将对常见的几种噪声进行分析讲解，并通过C语言来实现图像噪声的添加，同时也为后续图像平滑去噪章节做好铺垫，内容简洁，编程不需要复杂的代码逻辑，通俗易懂。
[定义与算法]
图像噪声是指存在于图像中的不必要的或者冗余的干扰信息，也就是说，对于任何图像中我们不关心的信息，都可以统称为噪声。当然，图像噪声是普遍存在的。
噪声的分类有多种分法，比如按照产生噪声的原因可以分为外部噪声和内部噪声；按照噪声与信号的关系可以分为加性噪声和乘性噪声；按照噪声的频谱可以分为白噪声、1/f噪声和三角噪声；按照噪声的概率密度函数可以分为高斯噪声、瑞利噪声、伽马噪声、指数分布噪声、均匀分布噪声和椒盐噪声(脉冲噪声)等等。由于噪声的多样性对于我们图像去噪有直接的影响，因此，本文将以概率密度函数的分类来对不同的噪声做详细讲解。
图像的噪声一般是由头像像素的统计特性来描述的，他们可以被认为是由概率密度函数PDF表示的随机变量，这里我们假设噪声的随机变量为z(即灰度值)，给出常见几种噪声的概率密度函数如下，其中E表示期望，也就是均值，D表示方差。
均匀分布噪声：
高斯噪声：