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Exploring Blob Detection to Determine Atomic Column Positions and Intensities in Time- Resolved TEM Images with Ultra-low Signal-to-Noise

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Identificadores

URI: http://hdl.handle.net/10498/34668

DOI: 10.1017/S1431927622000356

ISSN: 1435-8115

ISSN: 1431-9276

Files
mam1917.pdf (1021.Kb)
blob detection.pdf (6.090Mb)
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Metadata
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Author/s
Manzorro Ureba, RamónAuthority UCA; Xu, Yuchen; Vincent, Joshua L.; Rivera, Roberto; Matteson, David S.; Crozier, Peter A.
Date
2022-12
Department
Ciencia de los Materiales e Ingeniería Metalúrgica y Química Inorgánica
Source
Microscopy and Microanalysis, Vol. 28, Núm. 6, 2022, pp. 1917-1930
Abstract
La microscopía electrónica de transmisión (TEM) in situ y con resolución espacial, equipada con sistemas de detección directa de electrones, es una técnica adecuada para registrar información sobre la dinámica a escala atómica con resolución temporal de milisegundos en materiales. Sin embargo, la caracterización del comportamiento dinámico o fluxional requiere procesar imágenes de exposición de corto tiempo, las cuales generalmente presentan relaciones señal-ruido severamente degradadas. La baja relación señal-ruido asociada con una alta resolución temporal hace que sea un desafío determinar la posición y la intensidad de las columnas atómicas en materiales que están experimentando dinámicas estructurales. Para abordar este desafío, proponemos un enfoque de procesamiento robusto ante el ruido, basado en la detección de blobs, que ha sido previamente establecido para identificar objetos en imágenes en la comunidad de visión por computadora. En particular, se ha adaptado un algoritmo de detección de blobs para tratar con series de imágenes TEM ruidosas de sistemas de nanopartículas. En presencia de un alto contenido de ruido, nuestro enfoque de detección de blobs ha demostrado superar los resultados de otros algoritmos, permitiendo la determinación de la posición de las columnas atómicas y su intensidad con un mayor grado de precisión.
Collections
  • Artículos Científicos [12009]
  • Articulos Científicos CC. Mat. [579]
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
This work is under a Creative Commons License Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional

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