随着冷冻电镜技术的发展,对生物大分子的成像精度要求越来越高。现有技术条件下,使用冷冻电镜技术采集的生物大分子的投影图像衬度低,信噪比低,图像模糊,图像中的单颗粒与背景不易区分,相应的图像去噪技术发展相对滞后,制约着电镜技术的发展。目前,冷冻电镜图像去噪主要是对单颗粒图像在傅里叶空间进行统计平均,但是该方法没有考虑到原始图像中掺杂的噪声会影响到单颗粒提取,另外,统计平均并不能有效消除噪声,因此,需要对原始的电镜图像进行去噪。冷冻电镜图像去噪的难点主要表现在以下两个方面:首先,难以有效的区分噪声和信号,其次,目前尚无公认的冷冻电镜图像去噪模型。冷冻电镜采集的数据中包含许多显微镜图像,三维重构计算中的单颗粒图像就是从这些原始图像中提取的。因此,MRC图像去噪能够提高图像的质量,为后续的颗粒提取,二维图像分类平均提供高质量的图像,有助于得到高分辨率的三维结构,MRC图像去噪对三维重构有着重要的意义。本文的创新点有以下几点:1.针对现有的使用欧拉距离和马氏距离衡量相似块的局限性,本文提出了一种基于测地距离的图像块相似性度量方法,该方法通过计算两个图像块之间的测地距离来判断两个图像块是否相似,能在整个图像域内准确的搜索参考块的所有相似块。2.针对BM3D算法中,对相似块组在变换域协同滤波的不足,本文提出一种基于相似块先验学习的方法,首先通过先验学习得到K个高斯成分,然后利用贝叶斯最大后验概率为每一个相似块组选择合适的高斯成分,对高斯成分的协方差矩阵进行SVD分解,得到相似块组的字典,使用加权稀疏编码模型求相似块组的稀疏编码,利用自然图像的稀疏表示对相似块进行去噪,该方法能避免使用全局字典对图像进行稀疏表示带来的局限。本文对每一个相似块组分别去噪,当图像某一位置出现多个估计值时,使用加权平均求该点的最终估计。实验结果表明,使用本文提出的去噪方法对MRC图像进行去噪,PSNR值能达到45.65,优于其他去噪方法。对去噪以后的冷冻电镜图像进行三维重构,能得到生物大分子的三维结构。