Original title: Vzájemná registrace elektronového a iontového obrazu z DualBeam mikroskopu
Translated title: Registration of ion and electron images from DualBeam microscope
Authors: Oreničová, Jaroslava ; Harabiš, Vratislav (referee) ; Králík, Martin (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2020
Language: eng
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract: [eng] [cze]
V posledných rokoch sa v zobrazovaní materiálov a biologických vzoriek rožšírila elektrónová mikroskopia. Táto práca sa zaoberá vzájomnou registráciou obrazu v tzv. DualBeam elektrónovom mikroskope. Hlavným cieľom tejto práce je nájsť vhodný algoritmus pre registráciu elektrónového a iontového obrazu porovnaním rôznych algoritmov. Ide o detektory a deskriptory SIFT, SURF a AKAZE, vytvorené v programovacom jazyku Python za použitia knižnice OpenCV. Sú testované pri rôznych podmienkach snímania obrazu nebiologických, zväša kovových materiálov ale aj biologických vzoriek a to pri rôznej rotácii, natočení a použitými vzorkami. Vstupné parametre týchto algoritmov sú vzájomné porovnávané k dosiahnutiu optimálnych vstupných nastavení pre jednotlivé skupiny testovaných dát. Každý z detektorov je špecifický pri použitý na rôzne druhy vzoriek. Je tak potrebné zvoliť kompromis pri aplikácii jednotlivých detektorov a dekriptorov vzhľadom na aplikáciu a zvolený typ vzoriek. Na základe testovania je využitie jednotlivých detektorov a deskriptorov nasledujúce: SURF pri kovových vzorkách vo vzájomnom uhle 0° pri zobrazovaní pomocou elektrónového a iontového zväzku a pri párovaní biologických vzoriek. AKAZE funguje najlepšie pri párovaní vzájomne naklonených kovových vzoriek. Pri párovaní obrazov zobrazovaných jedným zväzkom funguje najlepšie SIFT. In recent years, electron microscopy has expanded in the imaging of materials and biological samples. This work deals with the mutual registration of the image in the DualBeam electron microscope. This diploma thesis aims to find a suitable algorithm for electron and ion image registration by comparing different algorithms. Those are SIFT, SURF and AKAZE detectors and descriptors, created in the Python programming language using the OpenCV library. They are tested under different conditions of imaging non-biological, mostly metal materials but also biological samples with a different rotation, scale and used samples. The input parameters of these algorithms are compared with each other to achieve optimal input settings for individual groups of tested data. Each of the detectors is specific when used on different types of samples. Thus, it is necessary to choose a compromise in the application of individual detectors and descriptors concerning the application and the chosen type of samples. Based on testing, the use of individual detectors and descriptors is as follows: SURF for metal samples at a mutual angle of 0 ° for imaging with electron and ion beams and for pairing biological samples. AKAZE works best when pairing mutually tilted metal samples. SIFT works best when pairing images displayed by a single beam.
Keywords: AKAZE; cryo-elektrónová mikroskopie; DualBeam mikroskop; elektrónová mikroskopie; registrace obrazu; SIFT; skenovací elektrónový mikroskop; SURF; AKAZE; cryo-electron microscopy; DualBeam microscope; electron microscopy; image registration; scanning electron microscope; SIFT; SURF

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/213180

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-531404


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses