Using Maximum Variance Index of Fuzziness for contrast enhancement of Nano and micro-images of TEM
- سال انتشار: 1389
- محل انتشار: ششمین کنفرانس ماشین بینایی و پردازش تصویر ایران
- کد COI اختصاصی: ICMVIP06_080
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 1964
نویسندگان
Department of Nuclear Engineering and Physics, Amirkabir University of Technology
aDepartment of Nuclear Engineering and Physics, Amirkabir University of Technology
aDepartment of Nuclear Engineering and Physics, Amirkabir University of Technology
Department of Nuclear Engineering and Physics, Amirkabir University of Technology
چکیده
Transmission electron microscopy (TEM) is one of the most useful methods to clarify the structure in micro and Nano materials. We developed a quantitative analysis method for structure identification of Nano materials containing Nano-space by using electron microscopy combined with a contrast enhancement technique. In this paper an entropic-like index of fuzziness is presented to be an indication of information transfer from a TEM image to its enhanced one. The image is firstly transmitted to fuzzy domain. The membership values are then modified according to a 5-parametric transfer function aiming to maximize the maximum variance index of fuzziness. In the proposed index of fuzziness, the Sugeno class of complement is employed to make the index more adaptable and flexible to various types of applications a TEM image may involve. A common involvement of microscopic image processing techniques is the non-uniform backlight illumination of the images. To this aim, the image is split into sub-images of with quite uniform illumination and then the segments are analyzed separately. An implementation and simulation is performed finally to demonstrate the effectiveness, adaptability and generally applicability of the proposed method in case of microscopic Nano-scale image enhancement.کلیدواژه ها
Transmission Electron Microscopy (TEM),Nano-material image analysis, Index of fuzziness,Sugeno complementمقالات مرتبط جدید
- شناسایی ویژگی های سازمان پیشرو در به کارگیری هوش مصنوعی
- قراردادهای هوشمند تجاری در متاورس با هدف خودکارسازی فرآیند تجارت
- Artificial Intelligence-Enhanced Repair Strategies in Online Collaborative EFL Classrooms: Toward a New Paradigm of Interactional Competence
- تاثیر هوش مصنوعی بر کارایی عملیات نظامی اوکراین علیه روسیه
- ارزیابی استرس و اضطراب با استفاده از پردازش سیگنال های مغزی و مدل های یادگیری ماشین
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.