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請問如何濾除AFM圖像中的干涉條紋噪音
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小弟剛做材料表面的AFM分析，不知道是不是儀器的問題還是設(shè)置參數(shù)不對，tapping模式空氣中掃描樣品圖像的過程中出現(xiàn)了很深的干涉條紋（一道道的有規(guī)則形狀的干涉條紋）。，當(dāng)時百度的時候有回答說先掃描，之后可以用軟件濾除的。但是找了很多方法都不能很好的去除（主要原因是我對圖像處理軟件原理一竅不通，F(xiàn)FT也不知道是什么回事）。請問各位大牛是用什么軟件或者怎樣處理可以濾除掉這些干涉條紋��？ Height Sensor2.jpg |
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renzhetu001
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不是來應(yīng)助的，只是說說自己對這個問題的想法，大神們可以繼續(xù)應(yīng)助（嗯，我就是來打醬油的） 這里處理的圖像是黑白的（彩色的要麻煩很多），不過原數(shù)據(jù)應(yīng)該不存在這個問題 http://pan.baidu.com/s/1o68zf9g 文件名（filter noise1.jpg） 首先，隨便找一款軟件，應(yīng)該是任意一款A(yù)FM 的讀取軟件都行，這里使用的是ImageJ（一般來講不是用來處理AFM圖片的，但是原理是一致的） 找到Process》FFT》FFT對原圖進(jìn)行傅里葉變換得到下圖 文件名（FFT of filter noise 1.jpg） 將屬于噪音的部分涂黑（其實(shí)應(yīng)該用interpolation算一下，不應(yīng)直接歸零，我嫌麻煩就沒做，你可以試試），有圖如下 文件名（FFT of filter noise.jpg） 找到Process》FFT》FFT把改過的這張圖變回去，就可以了 文件名（Inverse FFT of filter noise.jpg） 如嫌麻煩可以把周期在噪音以下（這張圖中20個pixel）的都濾去， 找到Process》FFT》Bandpass filter, Filter large structures down to 400pixels Filter small structures up to 21pixels 得到下圖 http://pan.baidu.com/s/1mgMatKk 關(guān)于理想情況下噪音是個正交函數(shù)（周期20pixels）的情況我做了以下計(jì)算 文件名（Inverse FFT of filter noise.jpg） 圖中第一列為原圖和他的傅里葉變換 第二列為添加噪音后的圖和他的傅里葉變換 比較可以發(fā)現(xiàn)傅里葉變換后噪音峰的頻率 該處用周圍的強(qiáng)度替換，進(jìn)行傅里葉變換 得到第三列的圖 和原圖一致（因顯示問題圖顛倒了） 具體原理可用如下python程序說明 #!/usr/local/bin/python2.7.3 -tttt import numpy import matplotlib.pyplot as plt import random crosssection=numpy.zeros((521, 521), dtype=complex)+1 position=numpy.random.randint(20,355, size=(2, 10)) for i in range(10): crosssection[position[0, i]-20:position[0, i]+20,position[1, i]-15:position[1, i]+15]=random.randint(1,10) plt.subplot(3,2,1) plt.imshow(numpy.absolute(crosssection),cmap=plt.cm.gray) imgfft=numpy.fft.fft2(crosssection) imgfft=numpy.fft.fftshift(imgfft) plt.subplot(3,2,2) plt.imshow(numpy.log10(numpy.absolute(imgfft)+1),cmap=plt.cm.gray) noise=numpy.sin(numpy.arange(521*521,dtype=complex)*numpy.pi/10).reshape((521,521))*4 crosssection=crosssection+noise plt.subplot(3,2,3) plt.imshow(numpy.absolute(crosssection),cmap=plt.cm.gray) imgfft=numpy.fft.fft2(crosssection) imgfft=numpy.fft.fftshift(imgfft) plt.subplot(3,2,4) plt.imshow(numpy.log10(numpy.absolute(imgfft)+1),cmap=plt.cm.gray) imgphase=numpy.angle(imgfft) imgintensity=numpy.absolute(imgfft) imgintensity[:,233:235]=imgintensity[:,230:232] imgintensity[:,285:287]=imgintensity[:,288:290] imgintensity[233:235,:]=imgintensity[230:232,:] imgintensity[288:290,:]=imgintensity[288:290,:] imgfftcal=numpy.multiply(numpy.absolute(imgintensity), numpy.exp(1j*imgphase)) plt.subplot(3,2,6) plt.imshow(numpy.log10(numpy.absolute(imgfftcal)+1),cmap=plt.cm.gray) imgcal=numpy.fft.fft2(imgfftcal) plt.subplot(3,2,5) plt.imshow(numpy.absolute(imgcal),cmap=plt.cm.gray) plt.show() |
2樓2014-10-30 20:23:05
3樓2014-10-31 16:48:18
renzhetu001
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4樓2014-10-31 21:30:14
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