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在扫描电镜（SEM）图像中，识别噪声主要依靠观察图像特征、定量分析和实验对比。噪声会降低分辨率、掩盖样品真实结构，常见来源包括电子束不稳定、探测器电子学噪声、环境电磁干扰、样品电荷积累等。

一、从图像特征识别噪声

随机斑点或颗粒状

类似“雪花”或椒盐噪声，不随样品结构变化。

多出现在低信号强度区域，如高放大倍数或低束流。

条纹或周期性干扰。

横向或纵向条纹规律性强，通常来自电源干扰或扫描漂移。

模糊或拖影。

边缘不清晰，可能是电子束漂移或振动造成，而非样品结构。

颗粒对比度异常高。

灰度变化不规则、与样品结构不对应，通常是噪声。

二、定量判断方法

对比均匀区域。

在样品平坦区域，灰度应均匀。

若灰度出现高频抖动或颗粒感，即可能是噪声。

频域分析（FFT）。

对图像做快速傅里叶变换。

随机噪声表现为高频散点。

周期性噪声表现为规律条纹或亮点。

信噪比评估。

计算样品特征信号与背景噪声比值。

低信噪比图像中，噪声会与结构信号混杂。

三、实验判断技巧

多次采集同一区域。

样品真实结构保持不变。

噪声随机变化。

放大倍数变化。

样品结构随几何比例缩放。

噪声颗粒大小不随比例变化。

调节束流或积分时间。

增加束流或积分时间 → 真实结构更清晰。

若随机颗粒增强或消退 → 属于噪声。