内容介绍原子分辨率电子显微镜 (Atomic Resolution Transmission Electron Microscopy, AR-TEM) 技术能够提供材料在原子尺度上的结构信息为材料科学、纳米科技等领域的研究提供了强有力的手段。然而从AR-TEM图像中提取准确的原子结构信息需要借助图像分析方法。本文将介绍一种基于二维多面体模板匹配 (2D-PTM) 的方法并给出相应的MATLAB代码实现。该方法通过对预先定义的多面体模板进行匹配能够有效地识别AR-TEM图像中的原子位置并进而推断出材料的晶体结构。一、引言原子分辨率电子显微镜 (AR-TEM) 技术近年来取得了重大突破能够以原子尺度清晰地展现材料的结构细节。这种高分辨率的图像信息为材料科学研究打开了新的窗口例如可以用于研究材料的生长机制、缺陷结构、界面结构等。然而从AR-TEM图像中提取准确的结构信息仍然是一个挑战。传统的图像分析方法如基于灰度值的阈值分割、边缘检测等在处理原子分辨率图像时往往会受到噪声、图像畸变等因素的影响导致结果不准确。为了克服这些困难近年来发展了多种基于模板匹配的图像分析方法。二、2D-PTM方法二维多面体模板匹配 (2D-PTM) 方法是一种基于模板匹配的图像分析方法其核心思想是利用预先定义的二维多面体模板对AR-TEM图像进行匹配并根据匹配结果识别原子位置。该方法的主要步骤如下模板定义: 首先需要根据材料的晶体结构信息定义一系列二维多面体模板。每个模板对应于一种特定的原子排列方式例如对于面心立方结构材料可以定义三种模板分别对应于{100}, {110} 和 {111} 晶面。图像预处理: 对AR-TEM图像进行预处理以去除噪声和增强图像对比度。常见的预处理方法包括中值滤波、高斯滤波等。模板匹配: 将模板与预处理后的图像进行匹配。匹配方法可以采用基于相关系数、互信息的算法。原子位置识别: 根据匹配结果识别出图像中的原子位置。结构重建: 利用识别出的原子位置重建材料的晶体结构。三、MATLAB代码实现以下代码示例展示了如何使用MATLAB实现2D-PTM方法分析AR-TEM图像image_processed medfilt2(image, [3 3]); % 中值滤波 % 模板匹配 correlation_matrix zeros(size(image_processed)); for i 1:length(templates) template templates{i}; correlation_matrix correlation_matrix normxcorr2(template, image_processed); end % 原子位置识别 threshold 0.8; % 阈值 [row, col] find(correlation_matrix threshold); atom_positions [col, row]; % 结构重建 % ... (根据原子位置重建材料结构)四、结论基于二维多面体模板匹配 (2D-PTM) 的方法能够有效地分析原子分辨率电子显微镜图像识别原子位置并重建材料的晶体结构。该方法具有以下优点准确性高: 通过模板匹配可以有效地识别出图像中的原子位置提高结构分析的准确性。鲁棒性强: 即使图像存在噪声和畸变该方法仍能较好地识别原子位置。操作简单: 该方法易于实现能够快速分析AR-TEM图像。五、展望未来随着AR-TEM技术的不断发展图像分析方法也需要不断改进。例如可以开发更复杂的模板匹配算法以及结合机器学习等技术进一步提高原子结构识别的准确性和效率。⛳️ 运行结果 参考文献[1] D. Britton, A. Hinojos, M. Hummel, D.P. Adams, D.L. Medlin, Application of the polyhedral template matching method for characterization of 2D atomic resolution electron microscopy images.Materials Characterization 213 (2024) 114017. https://doi.org/10.1016/j.matchar.2024.114017[2] A. Natan Fast 2D peak finder. MATLAB Central File Exchange. Available at https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/37388-fast-2d-peak-finder (2021)[3] E. Schreiber. Kabsch algorithm, MATLAB Central File Exchange. Available at https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/25746-kabsch-algorithm (2023) 部分理论引用网络文献若有侵权联系博主删除 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制 各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维2.1 bp时序、回归预测和分类2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类2.14 PNN脉冲神经网络分类2.15 模糊小波神经网络预测和分类2.16 时序、回归预测和分类2.17 时序、回归预测预测和分类2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 路径规划方面旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划 通信方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配 信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电 元胞自动机方面交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别 车间调度零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP