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FFT在AFM中的应用

已有 6434 次阅读 2011-7-8 08:18 |系统分类:科研笔记

紫色部分摘录于以下网站http://bbs.instrument.com.cn/shtml/20091111/2207230/


FFT 是Fast Fourier transform的缩写,即快速傅里叶变换, 
所谓的傅里叶变换即,任何连续可积得函数都可以表示为三角函数或者其积分的线性组合。 
在信号处理中可以理解为:任何连续测量的时序或信号,都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。 
对于AFM图像,我们可以将获得的扫描图像理解为一个二维信号, 
对图像做FFT处理,则可以得到图像的频谱图像,即获得图像的周期性结构信息。 
FFT处理后得到的结果是二维的频率功率谱,它是一个中心对称图像, 
如果原始图像具有周期性,那么FFT图像上就会有相应的亮点, 
亮点与中心点的距离的倒数就是原始图像在该方向上的周期值。 
这个其实和TEM中做电子衍射获得的倒易点阵是很类似的。 
倒易点阵是一个亮点对应一个晶面,反映一个方向的周期性。 


FFT的再AFM图像处理中的作用不仅是获取图像的周期性信息, 
同时还可以对图像做FFT滤波(FFT filter)。 
一般多用来处理原子分辨图像。 
即用FFT获得图像周期性信号之后,可以选择性的保留周期信号,同时将其他的噪音滤掉, 
使图像更加的清晰,美观。 


对于我们来说,有时候看到文献中非常漂亮的近似完美的AFM高分辨图,在赞叹之余要看一下他的参数中是否进行了特殊处理,如FFT;同时对于我们日常的AFM测试中,若扫描剖面图和整体图像有明显的周期的花纹时,可以考虑采用FFT来处理表面,得到近似真实的图。
附图两张:
2D:

3D:
HETEM与FFT处理后的一致


https://blog.sciencenet.cn/blog-216119-462923.html

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1 吕喆

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