在面阵CCD的整个成像过程中，不可避免地会引入各种类型的噪声，主要以量化噪声和加性噪声为主。其中，量化噪声是典型的数字噪声来源，表现为原始模拟图像信号与数字图像信号之间的差异。而加性噪声，与图像信号的幅度是无关的，它主要是由于信号在传输过程中引入的。除此以外，数字CCD设备的各个组成部件，包括光传感器、数模转换器等，也会导致终的成像数据中包含各种类型的失真影响。在光斑图像分析系统中，为了获取对光斑的有效分析，工作就是要将成像数据中的噪声影响剔除。因此，在系统中提供了不同类型的去噪算法，实现这一功能。根据信号的基本原理，噪声一般表现为比较高频的信息。在设计相应的去噪算法时，需要依据噪声的特性，将其限定在一个可接受的范围，又同时保证对其它频率成分的增强。在实际中，通常选择两类算法限制噪声影响，其中均值滤波能够滤除高斯型噪声；中值滤波等对脉冲型噪声滤除效果较好。实际采集过程中，光在形成、传播、接收和处理过程中，都会受到来自多方面的干扰影响，导致成像质量模糊、失真等，图像质量的恶化会直接影响后续的分析处理。
邻域平均方式一方面能将噪声去除，但是同时也导致图像边缘的模糊，在实际应用中，如果需要比较的提取轮廓信息时，就需要较好地保留清晰的边界，克服由于邻域平均导致的细节失真。此种情况下，中值滤波算法可以较好地实现该功能，排除噪声影响。它的基本思想是，经由非线性的拉伸，使得干扰信号与其邻域像素间的差异变大，再通过排序取中值的操作，将干扰信号转换为与其邻域像素接近的灰度值，从而排除干扰噪声的影响。空间领域平均法，顾名思义，指的是利用相邻区域的平均值来替换原始位置的灰度，它是一种较为简单的空域去噪方式。实际操作中，需要选定邻域的范围，即利用n×n大小的矩阵作为模版，遍历整幅图像，求取各位置的平均值，将其作为当前位置的灰度值。根据以上分析可知，邻域平均方式的去噪算法，针对图像数据中的颗粒噪声有较好的效果，因为它利用了周围像素的信息，通过邻域扫描平均去除相对孤立的点噪声。但是，这种操作方式也会导致处理后的图像变得比较模糊，并且模糊的程度与所选择的邻域大小成正比。
CCD校正模块提供多种方式校正CCD设备，包括一点校正和两点校正，使得由于硬件设备导致的图像失真得到复原。数据采集模块，采用连续和触发采集，满足对不同类型光源的采集要求。图像去噪，提供多种去噪算法，提高成像质量。参数计算，依据成像数据求取光斑的各项特征参数，包括质心、光强对比度等。增强显示模块，包括二维光斑模块、三维光斑模块，利用各种伪彩色变换，提供对光强空间分布的多种观察方式。系统所选择的CCD为面阵类型，随着CCD工艺的发展，面阵型CCD成像设备得到了持续不断的提高，越来越多地应用在不同领域。而在面阵CCD各传感器探测单元在成像过程中，不可避免地会出现，相同照度却产生不同输出信号的情况，这种情况成为CCD的不均匀性。虽然不均匀性随着制作工艺得到了部分改善，但是依然对成像产生相当大的影响，尤其在对于成像质量以及测量数据方面要求较高的领域。