Детектирование пиков наномасштабных изображений в шумах
Автор: Новиков Лев Васильевич
Журнал: Научное приборостроение @nauchnoe-priborostroenie
Рубрика: Математические методы и моделирование в приборостроении
Статья в выпуске: 3 т.28, 2018 года.
Бесплатный доступ
Предлагается новый помехоустойчивый алгоритм оценки положения и интенсивности пиков нанообъектов. Метод основан на обработке изображения по столбцам и строкам с использованием алгоритма поиска экстремумов по трем точкам в скользящем окне данных. Метод позволяет оценить положение и интенсивность пиков при отношении сигнал/шум до трех с вероятностью обнаружения до единицы, нулевой вероятностью пропуска пика и ложной тревоги.
Наномасштабные изображения, обработка изображений, детектирование пиков
Короткий адрес: https://sciup.org/142214863
IDR: 142214863 | DOI: 10.18358/np-28-3-i124129
Список литературы Детектирование пиков наномасштабных изображений в шумах
- Ofner J., Brenner F., Wieland K. et al. Image-based chemical structure determination//Scientific reports. 2017 DOI: 10.1038/s41598-017-07041-x
- Ofner J., Kamilli K.A., Eitenberger E. et al. Chemometric analysis of multisensor hyperspectral images of precipitated atmospheric particulate matter//Anal. Chem. 2015. Vol. 87, no. 18. P. 9413-9420 DOI: 10.1021/acs.analchem.5b02272
- Gowen A.A., Dorrepaal R.M. Multivariate chemical image fusion of vibrational spectroscopic imaging modalities//Molecules. 2016. Vol. 21, no. 7 DOI: 10.3390/molecules21070870
- Sobol O., Holzlechner G., Holzweber M. et al. First use of data fusion and multivariate analysis of ToF-SIMS and SEM image data for studying deuterium-assisted degradation processes in duplex steels//Surf. Interface Anal. 2016. Wiley Online Library DOI: 10.1002/sia.6015
- Kaur B., Kaur S.P. Applications of mathematical morphology in image processing: a review//International Journal of Electronics & Communication Technology. 2013. Vol.4, no. 3. P. 15-17.
- Толстихина А.Л. Атомно-силовая микроскопия кристаллов и пленок со сложной морфологией поверхности. Дис. … д-ра физ.-мат. наук. М.: ФГБУН Институт кристаллографии им. А.В. Шубникова РАН, 2013. 332 с.
- Орлов А.А., Антонов Л.В. Алгоритмы обработки снимков промышленных изделий//Современные проблемы науки и образования. 2012. № 6. URL: http://science-education.ru/ru/article/view?id=7844.
- Сойфер В.А., Куприянов А.В. Анализ и распознавание наномасштабных изображений: традиционные подходы и новые постановки задач//Компьютерная оптика. 2011. Т. 35, № 2. С. 136-144.
- Чукланов А.П., Бородин П.А., Зиганшина С.А., Бухараев А.А. Алгоритм для анализа АСМ-изображений поверхностей со сложной морфологией//Ученые записки Казанского государственного университета. 2008. Т. 150, № 2. С. 220-227.
- Reichelt W.N., Kaineder A., Brillmann M. et al. High throughput inclusion body sizing: Nano particle tracking analysis//Biotechnol. J. 2017. Vol. 12, № 6 DOI: 10.1002/biot.201600471
- Новиков Л.В., Куркина В.В. Метод оценки параметров спектральных пиков//Научное приборостроение. 2017. Т. 27, № 3. С. 99-106. URL: http://213.170.69.26/mag/2017/abst3.php#abst12.
- Dong W., Li X., Lin X. and Li Z. A bidimensional empirical mode decomposition method for fusion of multispectral and panchromatic Remote Sensing images//Remote Sens. 2014. Vol. 6, no. 9. P. 8446-8467 DOI: 10.3390/rs6098446
- MathWorks. URL: http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange.
- Rahman M.A., Khan A.S. A spatial spectral filtration (SSF) based correlated coefficients thresholding approach for image denoising//International Journal of Computer Science and Information Technologies. 2016. Vol. 7, № 3. P. 1097-1101.
