У них разная природа.
Зерно на фотографиях - это проявление дискретности структуры "датчика" (плёнки). Принцип возникновения изображения на плёнке - превращение галогенида серебра в металлическое серебро. Причём особенность процесса в том, что если в микрокристалле галогенида появлялось какое-то минимальное количество атомов серебра, иногда даже один атом, то при проявке в металлическое серебро превращался весь кристаллик. Именно этим обусловлена высокая чувствительность плёнок - даже один атом способен вызвать почернение всего кристаллика! С этим связано и то, что чем крупнее кристаллик, тем выше чувствительность плёнки. Поэтому зернистость плёнки была тем выше, чем выше у неё чувствительность. Но отсюда понятно и то, что "пиксель" плёнки, то минимальное разрешение, которое она может дать, ограничено средним размером кристалликов. Вот это и есть зерно фотографии - дискретность структуры изображения возникает из-за дискретности структуры фотоэмульсии, причём дрискретности хаотической.
Шум матриц - это совсем другое. Пространственная однородность ячеек весьма высокая. Некоторая пространственная неравномерность чувствительности в них тоже есть, но это величина фиксированная и легко компенсируемая с помощью коррекции, часто встроенной в электронику камеры. Шум в датчиках изображения цифровых камер является временнóй характеристикой сигнала, а не пространственной. Даже при идеально однородной, равномерной освещённости фоточувствительной области матрицы сигнал с каждого элемента будет разным, причём ещё и меняющимся от кадра к кадру. Вот это и есть шум, и у этого шума есть две основные компоненты: шум собственно датчика и фотонный шум.
Шум датчика - это по большей части чисто тепловой шум схем считывания сигнала плюс шум темнового тока (генерация заряда в фоточувствительных ячейках происходит и в отсутствии света - это и называется темновым током; по своей природе это то же самое, что и обратный ток pn-переходов). Фотонный шум вызван дискретной природой света, так что это квантовый эффект: сколько фотонов попадёт в каждую ячейку - это величина случайная. Падающие фотоны подчиняются распределению Пуассона: при среднем числе фотонов на ячейку N штук от кадра к кадру и, что важно, от ячейки к ячейке - ячейки ж независимы - эта величина флуктуирует со средним значением шума в корень из N. Если в среднем на ячейку приходится 10000 фотонов, то это на самом деле 10000±100 rms (причём 100 - это "1 сигма", а отклонение в основном лежит в пределах ±3 сигма). Само собой, что той же статистике подчиняетсяи накопленный в ячейке заряд - он пропорционален числу попавших в ячейку фотонов.
Как нетрудно видеть, отношение сигнал/шум для фотонного шума тем ниже, чем ниже уровень сигнала: оно пропорционально корню из N. Вот поэтому шум в тенях, где сигнал низкий, гораздо заметнее, чем шум на светлых участках сцены. Поэтому же качество изображения с мобил никогда не будет сопоставимым с качеством изображения с нормальных камер: мелкий пиксель датчиков для мобильных телефонов не может накопить столько же штук электронов, сколько большая ячейка крупноформатных матриц. Но это уже офф-топик...
