Esto solo puede saberse por comparativa de algo previamente conocido.
A ciencia cierta, no hay algoritmo que describa que si los píxeles de una imagen corresponde a algo existente o no, principamente porque para ello se debería tener catalogado todas las imágenes de cosas de cosas posibles, algo que es inabarcable, ya que ralla el infinito.

Ahora bien, desde un punto matemático, puede seguirse una heurística...
Verás al analizar una imagen puedes determinar su nivel de entropía, para cuantificar si es una imagen con ruido o no.
Básicamente lo que se hace para esto es tratar la estadística como si uno fuera a comprimirla, digamos que si la compresión intentada no logra comprimir nada (o peor la expande), estaríamos ante una imagen de entropía máxima y casi que fijo que se trata de ruido. Por supuesto se escaparían muchos falsos positivos y negativos, pero quizás en una cantidad aceptable (no por cuanto a los errores se refiere, si no por cuanto a los aciertos que consigue).

---

Por su parte, una imagen solo puede mostrar tantas imágenes distintas como su tamaño y variación por píxel permitan.
Supongamos que un píxel solo puede adoptar 256 colores... entonces, la cantidad de imágenes posibles será:
 ancho * alto * 256
Y si fueran 24 bits por píxel (16.777216 colores), entonces:
 ancho * alto * 16777216

Cuando el producto ancho  * alto supera cierto umbral, es impracticable exhibir todas las posibilidades.

Considera que si, que absolutamente todo el universo, todos los seres (animales, plantas, etc...) hubieran sido fotografiados a razon de una 1 vez por cada segundo de su existencia y desde cualquier posición 3D respecto a la del objeto a fotografiar, en un tamaño pongamos de 1280 x 960 (por poner unos valores de ejemplo), pues en efecto, con un programa podríamos recrear todas esas fotos (sí también de toda la gente del planeta desnudo en diferentes posiciones incluso haciendo cosas que nunca hizo) y de toda la historia del planeta... pero sacarlas al azar, no resulta, y no hay algoritmo evidente que seguir para tratar de recrearlo salvo la 'fuerza bruta'...
entonces calcula: 1280 * 960 * 16777216 = 20.615.843.020.800
Algo más de 20'6billones de imágenes... curiosamente la mayoría serían puro ruido... y no, no tendríamos todas las imágenes posibles del universo, ya que el tamaño lo limita.
Para tener mayor resolución y que no suceda que una imagen dada venga a concordar con 100 millones de personas, podríamos aumentar el tamaño de la foto, que tal si se hicieran a un tamaño de 12800 * 9600 (así hemos multiplicado por 100 el tamaño al aumentar x10 cada lado), ahora tendríamos: 2.061.584.302.080.000 imágenes distintas. (2'06 trillones, 100 veces más que antes), Ahora podríamos diistinguir muy bien caras, y podríamos tene runa foto, donde perfectamente apareciera un partido de fútbol jugado íntegramente por 22 foreros que jamás nos hemos visto las caras...
Sería todo un reto clasificar tales imágenes para además de descartar las que tengan ruido clasificar el resto en temáticas de diversa índole.
Pero habría que empezar por dónde se podría almacenar todas esas imágenes y cuánto tiempo llevaría la combnatoria de todas ellas?. (recuerda que para el caso la siguiente imagen es la mayor parte de las veces, la misma que la previa, donde solo cambia el mismo píxel 1 unida de valor, es decir habría 16777216  imágenes idénticas donde solo cambia el valor de 1 único píxel.... pero incluso con toda esa ventaja, date cuenta crear 16 millones de imágenes 122.880.000 píxeles. dónde las guardas?. Cuánto tiempo te llevaría generar todas las versiones de una sola imagen negra completamente donde solo cambia el primer píxel de la misma pasando por todos los colores hasta que ese píxel llegue al blanco?.