回答:
最後の2つは実際には同じものであり、ほとんどの場合、ノイズはピクセルの値を押し上げる可能性が高いので、値を引き下げる可能性があります。
特定のピクセルの「真の」値が100（255のうち）であるとしましょう。騒々しい状況で同じシーンの画像を10枚撮ると、次の値を記録できます。
104, 99, 98, 100, 101, 105, 99, 102, 94, 105
これらの値を平均して（合計して10で割ると）、次のピクセル値が得られます：100.7は101に丸められます。これは、ランダムに10画像。
方法については、専用のソフトウェアパッケージがあります（画像スタッキングを検索して、Deep Sky Stackerが人気の選択肢だと思います）。あるいは、いくつかのレイヤーを読み込んでレイヤーのペアをマージすることで、ほとんどの画像編集でそれを行うことができます（Photoshopの最近のバージョンには、少し優れた特別なスタック機能があります）。
同じ原理が解像度を下げることの背後にあります。これを行う1つの手法は「ビニング」と呼ばれ、隣接する4つのピクセルを1つに結合します。したがって、画像内のフラットカラーの領域に対応する4つのピクセルを想像してください。これは100の均一な値を持つはずです。
102, 103
93, 101
それらを平均化すると、100に丸められる99.75の値を持つ単一のピクセルが得られます。
ちなみに、いくつかの画像を撮ってそれらを平均化することは、以下を除いてより長い露出を取ることと同じです：
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最後に、ノイズを最小限に抑えるには、できるだけ多くの光を当てることが基本的な原則です。いくつかの露出を平均化すると、これが行われます（重要なのは、キャプチャされた光の合計です）。ダウンサンプリングは、実際にはノイズと解像度のトレードオフです。
シリコンには熱雑音（ジョンソン雑音）と呼ばれる効果があります。これは基本的に、基板から引き離されて電子が引き離され、光子によってノックされている電子に追加されます。これらの電子は、センサーからの「信号」の一部と見なされ、ノイズが発生します。この種のノイズはガウス分布で、平均値はゼロです。
熱ノイズは温度とともに増加します。そのため、より低温のセンサーの方が優れています。
これは、平均がゼロのランダムノイズに対してのみ機能します。ノイズがランダム（十分）である場合、まったく同じになることはありませんが、写真を撮っているシーンはそうでなければなりません。シーンに関する情報は数回記録されるため、わずかに異なるノイズがあるたびに、ピクセルを平均化して、1つのキャプチャからよりも高い信号対ノイズ比を得ることができます。つまり、シーンは静的である必要があります。
より大きなセンサーの実現方法によっては、ノイズが少なくなる場合があります。1つの手法は、物理センサーのサイズを一定に保ち、複数の物理ピクセルを1つの論理ピクセルに結合することです。または、センサーの物理的なサイズが異なる場合があります。
複数の物理ピクセルを1つの論理ピクセルに結合することにより、複数のキャプチャを結合するのと同じ種類のノイズ低減を実現できます。
ピクセルの物理的なサイズを大きくすることで、読み出しと増幅によるノイズを減らすことができます。ピクセルが大きいほど、信号内の電子の数が多くなります。読み出しノイズと増幅ノイズは、どの生産技術（トランジスタサイズ）でもほぼ固定されているため、より大きなS / N比を達成できます。