基于改进U-Net的冷冻电镜图像去噪方法

来源：计算机应用与软件杂志2026年第1期北京时间：

作者：邓竞，曾安，金亮, ,

摘要：针对冷冻电镜图像信噪比极低，并且现有去噪方法不能有效去掉复杂噪声的问题，提出一种基于改进U-Net的冷冻电镜图像去噪方法。改进方法用FCN (Fully Convolutional Networks)搭建噪声映射模块，并在原始U-Net网络中嵌入多尺度联接和宽激活密集残差块，既能提高网络的泛化能力又使模型能更好地提取和恢复特征信息，从而实现高质量的冷冻电镜图像去噪；全变差损失函数的引入用来保护输出图像中的颗粒细节信息。实验结果表明，相较于对比方法，该方法在有效去除背景噪声同时能更好地恢复颗粒细节，信噪比(Signal to Noise Ratio, SNR)也是最优，并且颗粒挑选阳性数量也得到提升。

关键词：图像去噪, 冷冻电镜, U-Net, FCN