論文の概要: Clarifying multiple-tip effects on Scanning Tunneling Microscopy imaging
of 2D periodic objects and crystallographic averaging in the spatial
frequency domain
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.02312v1
- Date: Wed, 1 Jul 2020 17:47:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-11 22:51:01.899494
- Title: Clarifying multiple-tip effects on Scanning Tunneling Microscopy imaging
of 2D periodic objects and crystallographic averaging in the spatial
frequency domain
- Title(参考訳): 走査型トンネル顕微鏡による2次元周期物体の多重tip効果の解明と空間周波数領域における結晶学的平均化
- Authors: Jack C. Straton, Peter Moeck, Bill Moon Jr., and Taylor T. Bilyeu
- Abstract要約: 走査型プローブ顕微鏡(SPM)における結晶画像処理(CIP)技術の利用
これはトンネル顕微鏡(STM)の走査に特に重要であり、2次元に周期的なサンプルの画像を必要とする。
STMにおける複数のチップに対する画像形成電流は、従来のアプローチよりも簡単な方法で導出される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Crystallographic image processing (CIP) techniques may be utilized in
scanning probe microscopy (SPM) to glean information that has been obscured by
signals from multiple probe tips. This may be of particular importance for
scanning tunneling microscopy (STM) and requires images from a sample that is
periodic in two dimensions. The image-forming current for multiple tips in STM
is derived in a more straightforward manner than prior approaches. The Fourier
spectrum of the current for p4mm Bloch surface wave functions and a pair of
delta function tips reveals the tip-separation dependence of various types of
image obscurations. In particular our analyses predict that quantum
interference should be visible on a macroscopic scale in the form of bands
quite distinct from the basket-weave patterns a purely classical model would
create at the same periodic double STM tip separations. A surface wave function
that models the essential character of highly (0001) oriented pyrolytic
graphite (technically known as HOPG) is introduced and used for a similar
tip-separation analysis. Using a bonding H_2 tip wave function with significant
spatial extent instead of this pair of infinitesimal Dirac delta function tips
does not affect these outcomes in any observable way. This is explained by
Pierre Curie's well known symmetry principle. Classical simulations of multiple
tip effects in STM images may be understood as modeling multiple tip effects in
images that were recorded with other types of SPMs). Our analysis clarifies why
CIP and crystallographic averaging work well in removing the effects of a blunt
SPM tip (that consist of multiple mini-tips) from the recorded 2D periodic
images and also outlines the limitations of this image processing techniques
for certain spatial separations of STM mini-tips.
- Abstract(参考訳): 結晶画像処理(CIP)技術は、走査型プローブ顕微鏡(SPM)を用いて、複数のプローブ先端からの信号によって隠蔽された情報を解析することができる。
これはトンネル顕微鏡(STM)の走査に特に重要であり、2次元に周期的なサンプルの画像を必要とする。
STMにおける複数のチップに対する画像形成電流は、従来のアプローチよりも簡単な方法で導出される。
p4mmブロッホ表面波関数と一対のデルタ関数先端に対する電流のフーリエスペクトルは、様々な種類の画像観測の先端分離依存性を明らかにする。
特に我々の分析では、純粋に古典的なモデルが周期的な2重stm先端分離で生成するバスケット織りパターンとは全く異なるバンドの形で、マクロスケールで量子干渉を観測すべきであると予測している。
高い(0001)配向熱分解性黒鉛(HOPG)の必須特性をモデル化した表面波動関数を導入し、同様の先端分離解析に利用した。
この一対の無限小ディラックデルタ関数ではなく、かなりの空間範囲の結合型h_2チップウェーブ関数を使用することは、観測可能な方法でこれらの結果に影響を与えない。
これはピエール・キュリーのよく知られた対称性原理によって説明される。
STM画像における複数の先端効果の古典的なシミュレーションは、他の種類のSPMで記録された画像における複数の先端効果のモデル化として理解することができる。
解析により,CIPと結晶平均化が,記録された2次元周期画像から鈍いSPMチップ(複数のミニチップからなる)の影響を除去する上で有効である理由を明らかにし,STMミニチップの空間分離のためのこの画像処理技術の限界を概説する。
関連論文リスト
- Deep Learning Based Speckle Filtering for Polarimetric SAR Images. Application to Sentinel-1 [51.404644401997736]
本稿では、畳み込みニューラルネットワークを用いて偏光SAR画像のスペックルを除去するための完全なフレームワークを提案する。
実験により,提案手法はスペックル低減と分解能保存の両方において例外的な結果をもたらすことが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-28T10:07:17Z) - PyNanospacing: TEM image processing tool for strain analysis and
visualization [0.0]
本稿では,幅広い材料を扱えるTEM画像処理のためのPythonコードを開発する。
平面間隔の局所的な差異を輪郭写像に変換し、格子拡大と圧縮の視覚的表現を可能にする。
ツールは非常に汎用的で、TEM画像を用いて材料特性を分析するのに大いに役立ちます。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-27T12:08:46Z) - Spectral Unmixing of Hyperspectral Images Based on Block Sparse
Structure [1.491109220586182]
本稿では,ブロックスパース構造とスパースベイズ学習戦略に基づくハイパースペクトル画像(HSI)のスペクトルアンミックス手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-10T09:37:41Z) - Tracking perovskite crystallization via deep learning-based feature
detection on 2D X-ray scattering data [137.47124933818066]
本稿では,より高速なR-CNN深層学習アーキテクチャに基づくX線回折画像の自動解析パイプラインを提案する。
有機-無機ペロブスカイト構造の結晶化をリアルタイムに追跡し, 2つの応用で検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-22T15:39:00Z) - Hyperspectral Image Segmentation based on Graph Processing over
Multilayer Networks [51.15952040322895]
ハイパースペクトル画像(HSI)処理の1つの重要な課題は、スペクトル空間的特徴の抽出である。
M-GSP特徴抽出に基づくHSIセグメンテーションへのいくつかのアプローチを提案する。
HSI処理とスペクトル空間情報抽出におけるM-GSPの強度を実験的に検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-29T23:28:18Z) - Mask-guided Spectral-wise Transformer for Efficient Hyperspectral Image
Reconstruction [127.20208645280438]
ハイパースペクトル画像(HSI)再構成は、2次元計測から3次元空間スペクトル信号を復元することを目的としている。
スペクトル間相互作用のモデル化は、HSI再構成に有用である。
Mask-guided Spectral-wise Transformer (MST) は,HSI再構成のための新しいフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-15T16:59:48Z) - Influence of sample momentum space features on scanning tunnelling
microscope measurements [0.9543667840503739]
s$軌道近似の失敗は試料シリコン(Si)の間接バンドギャップによるものであることを示す。
我々の研究は、運動量空間の特徴に基づく半導体材料の将来のSTM研究を理解するための新たな洞察を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-26T06:25:38Z) - LADMM-Net: An Unrolled Deep Network For Spectral Image Fusion From
Compressive Data [6.230751621285322]
ハイパースペクトル(HS)およびマルチスペクトル(MS)画像融合は、低空間分解能HS画像と低スペクトル分解能MS画像から高分解能スペクトル画像を推定することを目的とする。
本研究では,HSおよびMS圧縮測定による融合問題の解法として,アルゴリズムアンロール法に基づくディープラーニングアーキテクチャを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-01T12:04:42Z) - Data-Driven Discovery of Molecular Photoswitches with Multioutput
Gaussian Processes [51.17758371472664]
フォトウィッチ可能な分子は、光によってアクセスされる2つ以上の異性体である。
本稿では、データセットキュレーションとマルチタスク学習を基盤とした、分子フォトウィッチのためのデータ駆動探索パイプラインを提案する。
提案手法は, 市販フォトウィッチ可能な分子のライブラリーをスクリーニングし, 実験的に検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-28T20:59:03Z) - Frost filtered scale-invariant feature extraction and multilayer
perceptron for hyperspectral image classification [0.0]
超スペクトル画像の分類にFrost Filtered Scale-Invariant Feature Transformation based MultiLayer Perceptron Classification (FFSIFT-MLPC)を導入している。
FFSIFT-MLPC技術は、前処理、特徴抽出、複数の層を用いた分類の3つの主要なプロセスを実行する。
その結果, FFSIFT-MLPC法により高スペクトル画像分類精度, PSNRが向上し, 偽陽性率を最小化できることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-18T10:51:04Z) - Hyperspectral-Multispectral Image Fusion with Weighted LASSO [68.04032419397677]
本稿では,高スペクトル像と多スペクトル像を融合させて高画質な高スペクトル出力を実現する手法を提案する。
提案したスパース融合と再構成は,既存の公開画像の手法と比較して,定量的に優れた結果が得られることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-15T23:07:56Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。