利用景深虚化背景杂物
通过调整光圈和焦距来控制景深，是去除摄影画面杂乱背景元素的常用方法之一。大光圈能够使景深变浅，让背景中的杂物虚化，从而突出主体。例如在拍摄人像时，使用大光圈可以将背景中的无关人物或景物模糊掉，使观众的注意力集中在人物主体上。长焦距镜头也能达到类似的效果，它可以拉近主体与背景的距离，使背景在画面中所占比例变小且更易虚化，进一步简化画面，让主体更加突出.
选择简洁背景与场景
在拍摄前，选择简洁的背景和场景能够从根本上避免画面出现杂乱元素。可以寻找纯色的背景，如蓝天、白墙、水面等，这些简单的背景不会分散观众对主体的注意力，能够使主体更加鲜明地展现出来。此外，像沙漠、雪地等具有大面积单一色彩和简单外观的场景，也是很好的选择，它们能为主体提供简洁而富有意境的背景.
运用遮挡技巧
利用前景或其他物体对画面中的杂乱元素进行遮挡，是一种有效的构图方法。可以选择与主体相关或具有美感的前景物体，将其放置在画面的前景位置，既可以遮挡住背景中的杂乱部分，又能增加画面的层次感和纵深感。例如在拍摄风景时，用树枝、花朵等作为前景，遮挡住后方一些不协调的景物，使画面更加简洁、美观，引导观众的视线聚焦到主体上.
改变拍摄角度
不同的拍摄角度可以改变画面中元素的分布和呈现方式，从而避免杂乱元素进入画面。俯拍可以以大地为背景，获得简洁的画面效果，适合拍摄一些具有规律图案或形状的物体，如建筑、农田等；仰拍则可以避开地面上的杂物，将天空作为背景，突出主体的高大或独特形态，常用于拍摄人物、建筑等。此外，还可以尝试侧拍、斜拍等角度，寻找最佳的拍摄视角，使画面更加简洁、富有表现力.
采用框架构图
使用框架构图可以将观众的注意力集中在框架内的主体上，同时排除框架外的杂乱元素。框架可以是自然形成的，如山洞、窗户等，也可以是人造的物体，如门框、围栏等。将主体放置在框架中，利用框架的线条和形状来引导观众的视线，使画面具有更强的吸引力和故事性，并且能够有效简化画面，突出主体.
后期裁剪画面
如果拍摄的画面中存在一些无法避免的杂乱元素，可以在后期通过裁剪的方式进行处理。根据画面的主题和主体的位置，合理地裁剪掉画面中多余的部分，使主体更加突出，画面更加简洁、紧凑。但在裁剪时要注意保持画面的平衡和完整性，避免过度裁剪导致画面失去原有的意境和美感。
均值滤波器去噪
均值滤波器采用邻域平均法，通过计算图像中每个像素点周围邻域内像素的平均值来替换该像素点的值，从而达到去除噪声的目的。这种方法对于去除通过扫描得到的图像中的颗粒噪声效果较好，但会引起一定程度的模糊现象，且模糊程度与邻域半径成正比。几何均值滤波器在平滑度上与算术均值滤波器相近，但在滤波过程中会丢失更少的图像细节.
中值滤波器去噪
中值滤波器是一种常用的非线性平滑滤波器，它把数字图像或数字序列中一点的值用该点邻域中各点值的中值代换。其主要功能是让周围像素灰度值差比较大的像素改取与周围像素值接近的值，从而消除孤立的噪声点。中值滤波对于滤除图像的椒盐噪声非常有效，并且能够在去除噪声的同时保护图像的边缘，获得较满意的复原效果。不过，对于一些细节多，特别是点、线、尖顶细节较多的图像则不宜采用中值滤波的方法.
自适应维纳滤波器去噪
自适应维纳滤波器能根据图像的局部方差来调整滤波器的输出，局部方差越大，滤波器的平滑作用越强。它的最终目标是使恢复图像与原始图像的均方误差最小。该方法的滤波效果比均值滤波器要好，对保留图像的边缘和其他高频部分很有用，不过计算量较大，且维纳滤波器对具有白噪声的图像滤波效果最佳.
形态学噪声滤除器去噪
形态学噪声滤除器将开启和闭合操作结合起来滤除噪声。首先对有噪声图像进行开启操作，选择结构要素矩阵比噪声的尺寸大，这样开启的结果是将背景上的噪声去除；然后对前一步得到的图像进行闭合操作，进一步将图像上的噪声去掉。此方法适用于图像中的对象尺寸都比较大，且没有细小细节的图像类型，对这类图像的除噪效果会比较好.
小波去噪
小波去噪主要通过对图像信号进行小波分解，然后对经过层次分解后的高频系数进行阈值量化，最后利用二维小波重构图像信号。这种方法能够保留大部分包含信号的小波系数，较好地保持图像细节，在去除噪声的同时，尽可能地保留了图像的原有信息.
