Объёмные данные также можно использовать для представления стеков изображений, например, тех, которые получаются в ходе измерений с помощью высокоскоростной сканирующей зондовой микроскопией, представляющих несколько измерений одного образца, либо одной и той же области, либо при латеральном смещении. В этом случае данные необходимо загрузить как стек изображений вдоль оси z. Подобные данные можно обрабатывать с помощью специальных функций из меню окна инструментов, в основном описанных в этой части руководства пользователя. Помимо этого, также можно использовать общие функции для обработки объёмных данных.
Несколько простых исправлений и настроек могут быть автоматически применены к каждой плоскости xy объёмных данных.
→ → применяет выравнивание плоскости к каждой плоскости. Другими словами, оно вычитает среднюю плоскость из всех изображений, сформированных плоскостями xy. Каждая плоскость обрабатывается отдельно.
→ → применяет выравнивание плоскости используя одну и ту же плоскость, среднюю, к каждой плоскости в стеке изображений. Оно рассчитывает одну среднюю плоскость для всех изображений, сформированных плоскостями xy, и вычитает эту среднюю плоскость из всех изображений.
→ → применяет выравнивание граней к каждому изображению, сформированному плоскостями xy. См. описание алгоритма Выравнивания граней для дополнительной информации. Каждая плоскость обрабатывается отдельно.
→ → применяет алгоритм выравнивания основания к каждому изображению, сформированному плоскостями xy. См. описание алгоритма Выравнивания основания для дополнительной информации. Каждая плоскость обрабатывается отдельно.
→ → применяет алгоритм линейной коррекции ступеней к каждому изображению, сформированному плоскостями xy. См. описание алгоритма модуля Линейной коррекции ступеней для изображений. для дополнительной информации. Каждая плоскость обрабатывается отдельно.
→ → заменяет выпадающие значения на каждом изображении, сформированном плоскостями xy средним значением для данной плоскости. Выпадающие здесь определяются как значения, лежащие дальше трёх стандартных отклонений от среднего.
→ → применяет алгоритм одномерной фильтрации с помощью БПФ к каждому изображению, сформированному плоскостями xy. Спектр мощности, показываемый на графике, может быть рассчитан для каждой плоскости отдельно или может усредняться со всех плоскостей. Изменяя уровень, демонстрируемый в окне предпросмотра, можно просмотреть все плоскости и проверить влияние фильтрации на каждую из них. Выделение мышью в окне графика и методы подавления имеют ту же логику работы, что и модуль одномерной фильтрации БПФ для изображений.
→ → применяет алгоритм обнаружения и удаления царапин (ошибки цепи обратной связи в быстрой оси сканирования) к каждому изображению, сформированному плоскостями xy. Каждая плоскость обрабатывается отдельно и уровень z предпросмотра может использоваться для проверки каждой из них. Метод обнаружения царапин тот же, что используется в модуле удаления царапин для изображений.
→ → обнаруживает и удаляет дрейф для каждой плоскости xy. Дрейф обнаруживается кросс-корреляцией, которую можно применить или для соседних плоскостей, одна за одной, что будет оптимальным для больших значений дрейфа, наблюдаемых в ходе получения стека изображений, или в качестве опорного изображения может использоваться средняя плоскость, что оптимально для малых значений дрейфа или шумных данных. Уровень z предпросмотра может использоваться для работы с каждой из плоскостей, включая визуализацию обрезанных данных после применения коррекции дрейфа. Помимо оценки дрейфа XYZ, изображения также можно поворачивать в заданном диапазоне в поисках угла поворота, который дает наилучшую оценку корреляции.
Если измерено несколько изображений одного и того же участка поверхности и стек изображений сохранен как объёмные данные, их можно использовать для расчёта изображения со сверхразрешением, например, используя некоторую гипотезу о статистических параметрах образца.
→ → применяет алгоритм локализации [1]. На каждой плоскости xy обнаруживаются локальные пики, вероятность обнаружения выражается и суммируется по всем плоскостям. Метод лучше всего работает на биомолекулах или подобных объектах, состоящих из разрешимых пиков, лежащих на плоской поверхности, и может устранить влияние свертки с зондом и сгенерировать изображение с высоким разрешением на основе серии изображений с низким разрешением. Важным предположением является то, что наконечник зонда касается немного разных частей объекта при каждом сканировании, что делает этот метод хорошо подходящим для мягких образцов в жидкой среде. Обратите внимание, что отдельные плоскости должны быть выровнены для отображения одной и той же области поверхности, для этого, например, можно использовать модуль Оценки дрейфа.
Когда стек изображений представляет разные области на поверхности, можно создать объединенные данные, представляющие более крупную область поверхности. Для этого можно использовать информацию, получаемую из движения грубой подвижки образца или из обнаруженных пересечений изображений.
→ → проводит сшивание набора изображений, представленных в форме объёмных данных, используя пересечения для минимизации взаимных смещений и используя графики сдвигов по X и Y между изображениями. Смещения по X и Y представлены в базовых единицах измерения (т.е. обычно в метрах) и их ось X интерпретируется как номер кадра.
[1] G.R Heath, E. Kots, J.L. Robertson, et al.: Localization atomic force microscopy. Nature 594 (2021) 385–390, 10.1038/s41586-021-03551-x