本文提出Spiking-UNet，将脉冲神经网络与U-Net架构相结合用于图像处理任务。针对脉冲传播导致的信息损失问题，设计多阈值脉冲神经元以增强信息传递能力；同时采用基于预训练U-Net的转换与微调训练策略，有效解决了训练难题。在图像分割和去噪等任务上验证了所提方法的有效性。