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在掃描電鏡（SEM）圖像中，識別噪聲主要依靠觀察圖像特征、定量分析和實驗對比。噪聲會降低分辨率、掩蓋樣品真實結構，常見來源包括電子束不穩定、探測器電子學噪聲、環境電磁干擾、樣品電荷積累等。

一、從圖像特征識別噪聲

隨機斑點或顆粒狀

類似“雪花”或椒鹽噪聲，不隨樣品結構變化。

多出現在低信號強度區域，如高放大倍數或低束流。

條紋或周期性干擾。

橫向或縱向條紋規律性強，通常來自電源干擾或掃描漂移。

模糊或拖影。

邊緣不清晰，可能是電子束漂移或振動造成，而非樣品結構。

顆粒對比度異常高。

灰度變化不規則、與樣品結構不對應，通常是噪聲。

二、定量判斷方法

對比均勻區域。

在樣品平坦區域，灰度應均勻。

若灰度出現高頻抖動或顆粒感，即可能是噪聲。

頻域分析（FFT）。

對圖像做快速傅里葉變換。

隨機噪聲表現為高頻散點。

周期性噪聲表現為規律條紋或亮點。

信噪比評估。

計算樣品特征信號與背景噪聲比值。

低信噪比圖像中，噪聲會與結構信號混雜。

三、實驗判斷技巧

多次采集同一區域。

樣品真實結構保持不變。

噪聲隨機變化。

放大倍數變化。

樣品結構隨幾何比例縮放。

噪聲顆粒大小不隨比例變化。

調節束流或積分時間。

增加束流或積分時間 → 真實結構更清晰。

若隨機顆粒增強或消退 → 屬于噪聲。