噪声从广义上讲是我们实验过程中不需要的信号，它的产生是随机的并且对目标信号产生干扰。通常来讲，红外的成像器件在成像的水平上大大低于光学系统的成像质量。造成这种结果的原因有很多，一个是系统自带的噪声影响，还有就是其较低的分辨率，这是两个最重要的影响。
对于红外成像系统来说，它产生的噪声复杂多样，但是最重要的来源还是组成它的相关部件。因为每个组成部分都产生类型不同的噪声，对整个系统来说，它的噪声都是不尽相同的。例如，非均匀性的透镜材料，电路中存在的电磁干扰等，这些都会产生噪声。但是也有一些方法可以减少噪声的产生，就光学系统而言，改良它的结构原理，优化它的加工方法都是可行的。就电路系统而言，合理的器件设计并针对噪声产生的主要器件进行优化，也可以适当的降低其噪声。
在红外成像相关系统中，探测器具备冗杂的产生机理，相当多的噪声都从中衍生出来，极大地影响了成像水平的高低。其一是探测器固有的噪声，系统中的探测器所具有的特征，如不均匀性和线性，行之间所具有的噪声等等，其二是扫描产生的噪声，它来源于扫描系统。这种系统噪声不容易去避免，器件发展是影响红外成像系统噪声的主要原因。对于规律性很强的线性扫描系统，我们可以通过图像处理来解决此类问题；探测器非均匀性等噪声特征可以通过一种非均匀的方法来矫正。探测器所产生的噪声的原理复杂多样，大致可以分为光子噪声、散粒噪声、产生—复合噪声、1/f噪声、热噪声等。噪声在出现在红外图像中的场景，含有某种可循的规律。
对于红外图像中的噪声分量，它的频域分布规律满足高斯分布，特点满足高斯白噪声，但它帧间的空间分布无相关性同时在空间上也随机分布。红外成像系统的噪声在大量的实验研究基础上，得出满足某种分布特性高斯分布的概率密度函数为：
          （2.1）
公式中的 为标准偏差。
    目标、背景、噪声三部分组成了红外成像系统的图像，因此我们数据图像的表达如下：
        （2.2）
 为点 在t时刻的灰度值， 表示目标灰度值， 表示背景灰度值， 为噪声。
2.2  背景和目标特性分析：
微光情况下，我们通过照相机所拍摄到的照片整体亮度和灰度值都很低，背景和目标特别容易混为一谈，很难区分。 matlab多波段夜视目标空间光谱结构的特征提取(3):http://www.youerw.com/wuli/lunwen_21711.html