Topaz DeNoise磨皮降噪滤镜简介：
Topaz DeNoise是一款优秀的降噪滤镜，此款插件是面向Adobe Photoshop的噪点清理、控制滤镜，她采用独特有效的算法来调整参数。比如：颜色，细节，曝光，降噪，模糊，亮度，对比度等，将有助于有效地实现独特的效果在处理照片，建立高度的艺术形象的照片以最少的时间和精力达到对噪点的最优化处理。
支持win64位PSCS6–PSCC2019
在光线不足时拍摄的照片很容易产生噪点，噪点影响图片的美观。消除噪点的方法也有很多，本文的PS消除噪点教程就为大家介绍三种快速消除图片噪点的技巧，分别是利用图像大小、Camera Raw滤镜以及智能锐化滤镜来消除噪点，方法简单实用，步骤也写的比较详细，是一篇不错的PS去噪点教程。接下来就跟着部落窝的编辑来学习怎么消除图片噪点吧。
PS消除噪点方法一、图像大小
在我们的概念中，图像大小是一个改变图片尺寸的命令，和去噪点这一功能根本不搭边，如果你的思维还拘泥在“某个工具必须得是某个工具”这样的框架里，那你就应该再把思维发散一下了。
目录
1简介
2坏点
3产生原因
简介
图像噪声（image noise）是图像中一种亮度或颜色信息的随机变化(被拍摄物体本身并没有)，通常是电子噪声的表现。它一般是由扫描仪或数码相机的传感器和电路产生的，也可能是受胶片颗粒或者理想光电探测器中不可避免的的散粒噪声影响产生的。图像噪声是图像拍摄过程中不希望存在的副产品，给图像带来了错误和额外的信息。
图像噪声的强度范围可以从具有良好光照条件的数字图片中难以察觉的微小的噪点，到光学天文学或射电天文学中几乎满画幅的噪声，在这种情况下(图像中的噪声水平过高，以至于无法确定其中的目标是什么)，只能通过非常复杂的手段获取到一小部分有用信息。 [1]
坏点
除了噪点外，还有一种现象很容易与噪点相混淆，这就
严重噪点图片
是坏点。在数码相机同一设置条件下，如果所拍的图像中杂点总是出现在同一个位置，就说明这台数码相机存在坏点，一般厂家对坏点的数量有规定，如果坏点数量超过了规定的数量，可以向经销商和厂家更换相机。假如杂点并不是出现在相同的位置，则说明这些杂点是由于使用时形成的噪点。
CCD和CMOS感光元件都存在有热稳定性（hot pixel）的问题，就是对成像的质量和温度有关，如果相机的温度升高，噪音信号过强，会在画面上不应该有的地方形成杂色的斑点，这些点就是我们所讲的噪点。在遥感数字图像处理中，噪点又称为噪声。噪声主要是由于传感器在成像的过程中，受到同质异谱、同谱异质等因素的影响而产生的，常见的噪声点有椒盐噪声、条带噪声等。 [1]
产生原因
CCD和CMOS感光元件都存在有热稳定性（hot pixel）的问题，就是对成像的质量和温度有关，如果机器的温度升高，噪音信号过强，会在画面上不应该有的地方形成杂色的斑点，这些点就是我们所讲的噪点。各个品牌各种型号的相机对噪点的控制能力也不尽相同，同一型号的相机也有一定的个体差异，也有些相机有降噪功能。但噪点问题是现在所有DC都没能完全克服的问题（调高感光度(ISO)，特别是长时间曝光、或相机温度升高时）。噪点的多少因传感器构造以及处理器差异而不同。
长时间曝光产生的噪点
这种现象主要大部分出现在使用低ISO拍摄夜景，在图像的黑暗的夜空中，出现了一些杂乱的亮点。可以说其原因是由于处理器无法处理较慢的快门速度所带来的巨大的工作量，致使一些特定的像素失去控制而造成的。为了防止产生这种图像噪音，部分数码相机中配备了被称为"降噪"的功能。
如果使用降噪功能，在记录图像之前就会利用数字处理方法来消除图像噪音，因此在保存完毕以前就需要花费一点额外的时间。但随着降噪功能的开启，画面细节会损失。
用JPEG格式对图像压缩而产生的噪点
由于JPEG格式的图像在缩小图像尺寸后图像仍显得很自然，因此就可以利用特殊的方法来减小图像数据。此时，它就会以上下左右8×8个像素为一个单位进行处理。因此尤其是在8×8个像素边缘的位置就会与下一个8×8个像素单位发生不自然的结合。
由JPEG格式压缩而产生的图像噪音也被称为马赛克噪音（Block Noise），压缩率越高，图像噪音就越明显。
虽然把图像缩小后这种噪音也会变得看不出来，但放大打印后，一进行色彩补偿就表现得非常明显。这种图像噪音可以通过利用尽可能高的画质或者利用JPEG格式以外的方法来记录图像而得以解决。
模糊过滤造成的噪点
模糊过滤造成的图像噪音和JPEG一样，在对图像进行处理时造成的图像噪音。有时是在数码相机内部处理过程中产生的，有时是利用图像润色软件进行处理时产生的。对于尺寸较小的图像，为了使图像显得更清晰而强调其色彩边缘时就会产生图像噪音。
所谓的清晰处理就是指数码相机具有的强调图像色彩边缘的功能和图像编辑软件的“模糊过滤（Unsharp Mask）”功能。在不同款式的数码相机中也有一些相机会对整个图像进行色彩边缘的强调。而处理以后就会在原来的边缘外侧出现其他颜色的色线。
如果将图像尺寸缩小以后用于因特网的话，图像不是总觉得会变得模糊不清吗？此时如果利用“模糊过滤”功能对图像进行清晰处理，图像看起来效果就会好一些。不过由于产生了图像噪音，在进行第二次或第三次处理时，这种图像噪音就显得很麻烦。切忌不要因为处理过度而使图像显得过于粗糙。
感光元件面积太小造成噪点
单反数码相机与普通消费数码相机噪点对比 通常情况下单反数码相机噪点数量要明显好过普通消费相机，这是由感光芯片面积所决定的。其中普通人可见的噪点90%以上是由此原因造成。
组成像素的光电二极管转换效率和面积成非线性的正比关系，举例来说，如果一个面积在1平方厘米的光电二极管转换效率是35%左右的话(本组数据是假设数据，仅供直观说明问题之用)，当面积降低到7平方微米(1DsMK3的像素面积)的话，光电转换效率会急剧下跌到1%以下，而在面积更小，集成度越来越高的便携相机CCD/CMOS上面，光电转换效率之低也就是可以想象的了。
转换效率的低下使得从CCD/CMOS上读取出来的信号必须经过放大才能使用，我们所调节的ISO，其实就是调节这个信号的放大倍率，而信号的放大过程中不可能仅仅将分离出来的电平信号放大，必然伴随着噪音信号的同步放大，再加上更高集成度的CCD/CMOS发热量也必然更高，热噪音会更大，这就需要各家的降噪算法来出力了，只是如果输入的信号质量就相对低下的话，降噪算法本身所能起到的作用也是有限的，我们在便携DC上常常见到的颗粒感比较重，或者干脆色彩交界处模糊一片的情况，就是各家降噪算法不同所带来的效果了。
