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基于高角环形暗场扫描透射电子显微镜（HAADF STEM）图像的原子列检测最大后验概率准则

DOI：10.1016/j.ultramic.2019.02.003 期刊：Ultramicroscopy 出版年份：2019 更新时间：2025-09-23 23:11:33
摘要： 最近，最大后验概率（MAP）准则被提出作为一种客观且定量的方法，用于从高分辨率高角环形暗场（HAADF）扫描透射电子显微镜（STEM）图像中检测原子列甚至单个原子。该方法结合了贝叶斯框架下的统计参数估计和模型阶数选择，尤其适用于分析对电子束敏感的纳米材料结构。为避免电子束损伤，此类材料的成像通常采用有限的入射电子剂量，导致对比噪声比（CNR）较低，使得目视检查不可靠，因此需要一种客观定量的方法。本文阐述了MAP概率准则的方法学原理，给出其逐步推导过程，并讨论了该算法在原子列检测中的实现方案。此外，模拟结果表明：在从HAADF STEM图像中正确识别原子列数量方面，MAP概率准则的性能优于其他模型阶数选择标准（包括赤池信息量准则AIC和贝叶斯信息量准则BIC）。同时，研究将MAP概率准则作为评估STEM图像质量指标与原子可探测性关联的工具，由此引入了综合对比噪声比（ICNR）这一新指标——相较于信噪比（SNR）和传统CNR等常规指标，该指标与原子可探测性的相关性更强。
作者： J. Fatermans，S. Van Aert，A.J. den Dekker
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

开发并验证一种客观、定量的方法，用于从高角环形暗场扫描透射电子显微镜（HAADF STEM）图像中检测原子列和单原子，尤其适用于具有低对比度噪声比的束敏感纳米材料，该方法采用结合统计参数估计和模型阶数选择的贝叶斯框架。

研究成果

MAP概率规则为HAADF STEM图像中的原子检测提供了一种有效且客观的方法，在低信噪比图像中尤其优于AIC和BIC等其他模型选择标准。该方法允许灵活整合先验知识，并引入综合信噪比（ICNR）作为稳健的图像质量度量。该技术特别适用于束流敏感纳米材料，可在无视觉偏差的情况下实现可靠的结构定量分析。

研究不足

该方法依赖于近似处理，例如泊松噪声的正态性假设（该假设在极低电子计数情况下可能不成立）。该方法在电子剂量较高时最为精确。其性能取决于先验分布和参数范围的选择——若选择不当可能引入偏差。模拟过程采用特定模型（如高斯分布形态），可能无法涵盖现实中的所有变化情况。

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