结构生物学作为分子生物学当中,最精准同时也是成效最为显著的分支之一,在生物制药、基因技术、病毒病理检测等生命科学领域有着非常重要的作用。而在结构生物学的研究过程当中,测定细胞和蛋白质等生物大分子的三维结构信息是非常重要的步骤,这一过程会直接影响到后续的分析结果。冷冻电子显微镜(Cryo-Electron Microscopy)技术,作为结构生物学领域中非常重要的工具之一,在接近原子分辨率的空间尺度上对生物大分子进行三维结构信息的测定和分析等方面具有相当重要的作用和深远的意义。本文将会对冷冻电子显微镜三维重构技术所涉及到的半自动化粒子选择过程、粒子分类过程和三维重构过程进行研究。在冷冻电子显微镜获取到样本的二维投影图像以后,会对这些冷冻电镜图像进行分析并最终重构出生物大分子的三维结构。由于需要考虑到电子束对于分子结构的损伤,所以一般来说需要严格控制冷冻电镜的电子辐射剂量以避免对样本造成过大的损伤,这就会使得获取到的冷冻电镜图像的信噪比非常低,也就直接导致很多传统计算机视觉分析方法会在冷冻电子显微镜三维重构技术中受到很大影响。本文在粒子选择过程中将会使用到基于模板的粒子选择方法,在此基础之上,提出了使用方差计算和双线性插值的方法计算得到方差图,并以方差图为依据来区分粒子区域和背景噪声区域以达到减少对比次数从而减小计算量的目的。对于粒子分类过程,本文采用了基于傅里叶-贝塞尔基的特征图像提取方法,再计算双谱得到图像的旋转不变特征量,以此可以减小在图像平面内由于不同的旋转角度对于相似度计算带来的负担。同时,本文利用粒子分类技术和初始化模型在一定数量上模拟的随机投影角度下生成的模板来对粒子二维投影图像的投影角度进行估计,而不是对所有可能的投影角度进行对比和查找。冷冻电子显微镜三维重构技术的整个理论基础是傅里叶投影切片定理,本文将会在该定理的基础之上,利用正向投影算子和反向投影算子的结构特性,并采用共轭梯度算法进行迭代计算,以对生物大分子的原始三维结构信息进行重构。