椒鹽噪聲是由圖像感測器，傳輸信道，解碼處理等產生的黑白相間的亮暗點噪聲。椒鹽噪聲往往由圖像切割引起。
去除方法
去除脈衝干擾級椒鹽噪聲最常用的算法是中值濾波。
路面圖像屬於結構光圖像，使用區域分割技術中的閥值分割法消除白噪聲及部分椒鹽噪聲，而不能使用中值濾波對白噪聲及椒鹽噪聲進行濾波，因為濾波模板在圖像中漫遊時會改變光條中像素的真實灰度分布，給隨後的重心法細化過程帶來負面影響。
大量的實驗研究發現，由攝像機拍攝得到的圖像受離散的脈衝、椒鹽噪聲和零均值的高斯噪聲的影響較嚴重。噪聲給圖像處理帶來很多困難，對圖像分割、特徵提取、圖像識別等具有直接影響。因此，實時採集的圖像需進行濾波處理。消除圖像中的噪聲成份叫做圖像的平滑化或濾波操作。濾波的目的有兩個:一是抽出對象的特徵作為圖像識別的特徵模式;二是為適應計算機處理的要求，消除圖像數位化時所混入的噪聲。對濾波處理的要求有兩條:一是不能損壞圖像輪廓及邊緣等重要信息;二是使圖像清晰，視覺效果好。
路面圖像屬於結構光圖像，使用區域分割技術中的閥值分割法消除白噪聲及部分椒鹽噪聲，而不能使用中值濾波對白噪聲及椒鹽噪聲進行濾波，因為濾波模板在圖像中漫遊時會改變光條中像素的真實灰度分布，給隨後的重心法細化過程帶來負面影響。
大量的實驗研究發現，由攝像機拍攝得到的圖像受離散的脈衝、椒鹽噪聲和零均值的高斯噪聲的影響較嚴重。噪聲給圖像處理帶來很多困難，對圖像分割、特徵提取、圖像識別等具有直接影響。因此，實時採集的圖像需進行濾波處理。消除圖像中的噪聲成份叫做圖像的平滑化或濾波操作。濾波的目的有兩個:一是抽出對象的特徵作為圖像識別的特徵模式;二是為適應計算機處理的要求，消除圖像數位化時所混入的噪聲。對濾波處理的要求有兩條:一是不能損壞圖像輪廓及邊緣等重要信息;二是使圖像清晰，視覺效果好。
