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AG 的增大，不可避免的带来噪点的增多，此外，如果光线较暗，曝光时间过长，也会增加噪点的数目（从数码相机上看，主要是因为长时间曝光，感光元件温度升高， 电流噪声造成感光元件噪点的增多），而感光元件本身的缺陷也是噪点甚至坏点的来源之一。因此，通常sensor集成或后端的ISP都带有降噪功能的相关设 置。
A、启动时机 根据噪点形成的原因，主要是AG或Exptime超过一定值后需要启动降噪功能，因此通常需要确定这两个参数的阙值，过小和过大都不好。 从下面的降噪处理的办法将会看到，降噪势附带的带来图像质量的下降，所以过早启动降噪功能，在不必要的情况下做降噪处理不但增加处理器或ISP的负担，还有可能适得其反。而过迟启动降噪功能，则在原本需要它的时候，起不到相应的作用。
B、判定原则和处理方式 那么如何判定一个点是否是噪点呢？我们从人是如何识别噪点的开始讨论，对于人眼来说，判定一个点是噪点，无外乎就是这一点的亮度或颜色与边上大 部分的点差异过大。从噪点产生的机制来说，颜色的异常应该是总是伴随着亮度的异常，而且对亮度异常的处理工作量比颜色异常要小，所以通常sensor ISP的判定原则是一个点的亮度与周围点的亮度的差值大于一个阙值的时候，就认为该点是一个噪点。 处理的方式，通常是对周围的点取均值来替代原先的值，这种做法并不增加信息量，类似于一个模糊算法。 对于高端的数码相机，拥有较强的图像处理芯片，在判定和处理方面是否有更复杂的算法，估计也是有可能的。比如亮度和颜色综合作为标准来判定噪 点，采用运算量更大的插值算法做补偿，对于sensor固有的坏点，噪点，采用屏蔽的方式抛弃其数据（Nikon就是这么做的，其它厂商应该也如此）等 等。
C、效果 对于手机sensor来说，这种降噪处理的作用有多大，笔者个人认为应该很有限，毕竟相对数码相机，手机sensor的镜头太小，通光量小，所 以其基准AG势必就比相机的增益要大（比如相当于普通家用数码相机ISO800的水平），这样才能获得同样的亮度，所以电流噪声带来的影响也就要大得多。 这样一来，即使最佳情况，噪点也会很多，数据本身的波动就很大，这也就造成我们在手机照片上势必会看到的密密麻麻的花点，如果全部做平均，降低了噪点的同 时，图像也会变得模糊，所以手机噪点的判断阙值会设得比较高，以免涉及面过大，模糊了整体图像。这样一来一是数据本身就差，二是降噪的标准也降低了，造成 总体效果不佳。
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