В работе рассматриваются основные современные направления исследований обработки наномасштабных снимков высокой степени детализации. Приведены примеры и описания алгоритмов, позволяющих решать задачи определения физических, химических, геометрических и структурных параметров наноматериалов; отдельно рассмотрен аспект решения проблемы зашумленности изображений с учетом их специфики. Представлены и проанализированы результаты исследовательских работ, показывающих актуальность дальнейшего развития и совершенствования компьютерных методов обработки наномасштабных снимков. Проведенный анализ показал, что большинство современных алгоритмов не способны достоверно и точно выделять объекты на сцене наномасштабных снимков, а современные системы обработки снимков наноструктур неэффективны и содержат большое количество ручных вычислений. Разработана система алгоритмов, позволяющая решать широкий спектр задач для анализа изображений структуры наноматериалов. Приведены результаты обработки снимков наноструктур.
The main current directions of research in nanoscale images processing a high degree of detail showed in the paper. Examples and descriptions of algorithms for determining the physical, chemical, geometrical and structural parameters of nanomaterials discussed in the article; the special problem of noise in the images was considered in the paper.The results of research works showing the importance of the development and improvement of computer processing methods for nanoscale images processing presented in the paper.The analysis shows that the most current algorithms are cannot to reliably and accurately select objects on the nano-scale images and modern systems ofnanostructures image processing are ineffective and include a large number of manual calculations. A system of algorithms for solving a wide range of tasks for image analysis structure of nanomaterialsare developed. The results of the image processing of nanostructures are showed.
1. Куприянов А.В. Анализ текстур и определение типа кристаллической решетки на наномасштабных изображениях // Компьютерная оптика – 2011, т.35. №2. С.151-157
2. Меньшиков Е.А., Большакова А.В., Виноградова О.И., Яминский И.В. Методы анализа АСМ-изображений тонких пленок блок-сополимеров // Физикохимия поверхности и защита материалов – 2009, т.45. №1. С.1-4
3. Морозов И.А. Анализ микроструктуры наполненной резины при атомно-силовой микроскопии // Механика композиционных материалов и конструкций – 2009. №1. С. 83
4. Орлов, А.А. Способы реализации алгоритмов интегральных преобразований изображений по линиям [Текст] / А.А. Орлов // Программные продукты и системы. - 2008, №1. С.70-72.
5. Орлов А.А., Антонов Л.В. Метод предварительной обработки изображений микро- и наноструктур // Алгоритмы, методы и системы обработки данных – 2011, №3
6. Орлов А.А., Ермаков А.А. Технология сравнения и идентификации растровых изображений линий // Программные продукты и системы. - 2008, №1. С.68-70.
7. Орлов А.А., Ерин А.М. Алгоритм контурного обнаружения объектов на полутоновых изображениях // Данные, информация и их обработка: Сборник научных статей. - М.: Горячая линия – Телеком, 2002. С.9-14.
8. Орлов А.А., Канунова Е.Е. Цифровая обработка текста на изображениях рукописей как линейчатых объектов // Информационные технологии. - 2008, №1. C.57-62
9. Сойфер В.А., Куприянов А.В. Анализ и распознавание наномасштабных изображений: традиционные подходы и новые постановки задач. // Компьютерная оптика – 2011, т.35, №2. С.136-143
10. Чукланов А.П., Бородин П.А., Зиганшина С.А., Бухараев А.А. Алгоритм для анализа АСМ-изображений поверхностей со сложной морфологией // Учебные записки Казанского государственного Университета – 2008, т.150. С.220 -227