Компьютерная дифракционная томография: сравнительный анализ применения управляемого и вейвлет-фильтров для обработки изображений

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Проведена цифровая обработка рентгеновских проекционных 2D-изображений точечного дефекта кулоновского типа в кристалле Si(111), регистрируемых детектором на фоне статистического гауссовского шума, с использованием управляемого фильтра и вейвлет-фильтра с функцией Добеши 4-го порядка. Эффективность фильтрации 2D-изображений определяется путем расчета усредненных по всем точкам относительных квадратичных отклонений интенсивностей фильтрованного и эталонного (незашумленного) 2D-изображений. Сравнение рассчитанных величин среднеквадратичных относительных отклонений интенсивностей показывает, что рассматриваемые методы работают достаточно хорошо и могут эффективно использоваться на практике для шумовой обработки рентгеновских дифракционных изображений, используемых для 3D-реконструкции наноразмерных дефектов кристаллических структур.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

В. И. Бондаренко

Институт кристаллографии им. А.В. Шубникова Курчатовского комплекса кристаллографии и фотоники НИЦ “Курчатовский институт”

Автор, ответственный за переписку.
Email: bondarenko.v@crys.ras.ru
Россия, Москва

C. C. Рехвиашвили

Институт прикладной математики и автоматизации – филиал Федерального научного центра “Кабардино-Балкарский научный центр РАН”

Email: bondarenko.v@crys.ras.ru
Россия, Нальчик

Ф. Н. Чуховский

Институт кристаллографии им. А.В. Шубникова Курчатовского комплекса кристаллографии и фотоники НИЦ “Курчатовский институт”; Институт прикладной математики и автоматизации – филиал Федерального научного центра “Кабардино-Балкарский научный центр РАН”

Email: bondarenko.v@crys.ras.ru
Россия, Москва; Нальчик

Список литературы

  1. Asadchikov V., Buzmakov A., Chukhovskii F. et al. // J. Appl. Cryst. 2018. V. 51. P. 1616. https://doi.org/10.1107/S160057671801419X
  2. Danilewsky A.N., Wittge J., Croell A. et al. // J. Cryst. Growth. 2011. V. 318. P. 1157. https://doi.org/10.1016/j.jcrysgro.2010.10.199
  3. Danilewsky A., Helfen L., Hamann E., Baumbach T. // Phys. Rev. Lett. 2017. V. 119. P. 215504. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.119.215504
  4. Chukhovskii F.N., Konarev P.V., Volkov V.V. // Acta Cryst. A. 2020. V. 76. P. 16. https://doi.org/10.1107/S2053273320000145
  5. Бондаренко В.И., Конарев П.В., Чуховский Ф.Н. // Кристаллография. 2020. Т. 65. № 6. С. 845. https://doi.org/10.31857/S0023476120060090
  6. Chukhovskii F.N., Konarev P.V., Volkov V.V. // Crystals. 2023. V. 13. P. 561. https://doi.org/10.3390/cryst13040561
  7. Yang W., Hong J.-Y., Kim J.-Y. et al. // Sensors. 2020. V. 20. P. 3063. https://doi.org/10.3390/s20113063
  8. Hendriksen A.A., Bührer M., Leone L. et al. // Sci. Rep. 2021. V. 11. P. 11895. https://doi.org/10.1038/s41598-021-91084-8
  9. Liu N., Schumacher T. // Sensors. 2020. V. 20. P. 1423. https://doi.org/10.3390/s20051423
  10. Hamming R.W. Numerical Methods for Scientists and Engineers. Dover Publications, 2012. 752 p.
  11. He K., Sun J., Tang X. // IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell. 2013. V. 35. № 6. P. 1397. https://doi.org/10.1109/TPAMI.2012.213
  12. Karumuri R., Kumari S.A. // IEEE2nd International Conference on Communication and Electronics Systems (ICCES), 2017. p. 545. https://doi.org/10.1109/CESYS.2017.8321137
  13. Li Z., Zheng J., Zhu Z. et al. // IEEE Trans. Image Process. 2015. V. 24. P. 120. https://doi.org/10.1109/TIP.2014.2371234
  14. Caraffa L., Tarel J.P., Charbonnier P. // IEEE Trans. Image Process. 2015. V. 24. № 4. P. 1199. https://doi.org/10.1109/TIP.2015.2389617
  15. Ham B., Cho M., Ponce J. // IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2018. V. 40. № 1. P. 192. https://doi.org/10.1109/TPAMI.2017.2669034
  16. Sun Z., Han B., Li J. et al. // IEEE Trans. Image Process. 2020. V. 29. P. 500. https://doi.org/10.1109/TIP.2019.2928631
  17. Pham C.C., Ha S.V.U., Jeon J.W. // Pacific-Rim Symp. on Image and Video Technology, Gwangju, Republic of Korea. 2011. P. 323. https://doi.org/10.1007/978-3-642-25367-6_29
  18. Pham C.C., Jeon J.W. // 19th IEEE Int. Conf. on Image Processing. Orlando, FL, USA. 2012. P. 993. https://doi.org/10.1109/icip.2012.6467522
  19. Tsai C.L., Tu W.C., Chien S.Y. // IEEE Int. Conf. on Image Processing (ICIP), Québec City, Québec, Canada. 2015. P. 43. https://doi.org/10.1109/ICIP.2015.7350756
  20. Zhang Y.Q., Ding Y., Liu J. // IET Image Process. 2013. V. 7. № 3. P. 270. https://doi.org/10.1049/iet-ipr.2012.0351
  21. Shujin Zhu, Zekuan Yu // IET Image Process. 2020. V. 14. № 11. P. 2561. https://doi.org/10.1049/iet-ipr.2019.1471
  22. Рехвиашвили С.Ш. // Письма в ЖТФ. 2002. Т. 28. № 6. С. 46.
  23. Потапов А.А., Рехвиашвили С.Ш. // ЖТФ. 2018. Т. 88. № 6. С. 803. https://doi.org/10.21883/JTF.2018.06.46008.2159
  24. Mallat S. A Wavelet Tour of Signal Processing. The Sparse Way. 3rd Edition. Academic Press, 2008. 832 p.
  25. Дремин И.М., Иванов О.В., Нечитайло В.А. // Успехи физ. наук. 2001. Т. 171. № 5. С. 465. https://doi.org/10.3367/UFNr.0171.200105a.0465
  26. Welstead S. Fractal and Wavelet Image Compression Techniques. SPIE Publications, 1999. 254 p.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2024