这里残酷诚实的答案是：噪声被认为是零均值，因为这是作者决定做的。如果不深入研究所采用的信号模型，就不可能回答。

然而，对于许多系统来说，这在物理上很有意义，因为导致噪声实现的过程在本质上通常是零均值的。例如，任何电阻器上的热噪声都应该是零均值，因为这就是这些随机波动的工作原理。

补充@MarcusMüller：在图像处理中，通常不会感知到恒定的像素值偏移（作为全局缩放），而将饱和度问题放在一边。在视频序列中，照明可能会从一帧变为另一帧。这可能会导致噪声具有平均值（作为缩放比例）。此外，整数的量化可以改变均值。因此，在进一步处理之前，有时会在无法确定和相关图像中存在这种噪声偏移，以使其具有相同的中心趋势（128，均值，中值）。常见的图像分析工具和措施对移位不敏感（边缘检测、纹理分析、SSIM）。

如果后续分析应该揭示模式，波动，假设零均值（无直流分量）因此很常见，除非使用均值作为参考很重要。

图像中更重要的是背景干扰，其中平均照明（缓慢）在图像上不均匀地变化（如阴影效果），如下所示（底部较暗）

在这里，有人可能会问真正的意思是：底部的深灰色，还是顶部的浅灰色（或其他）？