ZnO薄膜原子力显微镜图像的多重分形谱

用原子力显微镜测定了Si衬底 ,未退火和退火ZnO薄膜的表面形貌 ,为了获得AFM图像的多重分形谱 ,比较了 5种计算局域高度分布概率的方法 (相对平均高度的方差、相对平均高度的绝对偏离、以粗糙表面最低点为基准面、以一定深度为基准面和以薄膜平均底面为基准面 ) .发现前三种方法在小概率的子集起主要作用时不能很好地满足标度不变性 ,后两种方法则能很好地满足标度不变性 ,其范围可达三个数量级 ,并且可以对不同样品进行定量的比较 .

基于边缘增强扩散的AFM图像边缘检测

在原子力显微镜(AFM)图像边缘检测中,针对其噪声干扰以及目标与背景之间差异微小等问题,提出了一种新的解决方法。其基本思路是采用基于图像梯度统计知识选取合理的梯度阈值来构造边缘增强扩散算子,利用该算子对AFM图像进行边缘保留去噪处理后,用Canny算子检测并标记其边缘。实验采用固液界面AFM图像来对上述检测方法进行评价,从实验结果来看,这种方法在边缘检测精度上优于传统的Roberts边缘检测等方法。

DNA机器人在AFM图像中的分割和识别

DNA机器人是一种由DNA大分子通过折纸技术制作的纳米级别的机器人,可以用于癌症的诊断和治疗。为了对DNA机器人形态进行研究,研究人员利用原子力显微镜(Atomic Force Microscope,AFM)拍摄出机器人的AFM图像。针对AFM图像多噪声及被观察的DNA机器人大规模重叠的特点,从除噪、分割、识别三个过程展开,提出了一种基于多尺度改进的分水岭AFM图像切割算法,以傅里叶描述子、曲率尺度空间描述符和Hu矩作为特征,实现DNA纳米机器人的分类和识别。