vestiftИзвестия Национальной академии наук Беларуси. Серия физико-технических наукProceedings of the National Academy of Sciences of Belarus. Physical-technical series1561-83582524-244XThe Republican Unitary Enterprise Publishing House "Belaruskaya Navuka"10.29235/1561-8358-2019-64-2-215-231vestift-442Research ArticleРАДИОЭЛЕКТРОНИКА И ПРИБОРОСТРОЕНИЕRADIOELECTRONICS AND INSTRUMENT-MAKINGСегментация АСМ-изображений на основе волнового выращивания областей локальных максимумов с выбором пикселов в порядке убывания значенийSegmentation of AFM images based on wave regions growing of local maximums with pixels selection in the decrease order of valuesРабцевичВ. В.RabtsevichV. V.

Рабцевич Виолетта Викторовна – ассистент кафедры инфокоммуникационных технологий

ул. П. Бровки, 6, 220013, Минск

Violetta V. Rabtsevich – Assistant of the Department of Infoсommunication Technologies

6, P. Brovka Str., 220013, Minsk

rabcevichv@gmail.comЦветковВ. Ю.TsviatkouV. Yu.

Цветков Виктор Юрьевич – доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой инфокоммуникационных технологий

ул. П. Бровки, 6, 220013, Минск

Viktar Yu. Tsviatkou– D. Sc. (Engineering), Professor, Head of the Department of Infoсommunication Technologies

6, P. Brovka Str., 220013, Minsk

vtsvet@bsuir.byКузнецоваТ. А.KuznetsovaT. А.

Кузнецова Татьяна Анатольевна – кандидат технических наук, доцент, заместитель заведущего лаборатории нанопроцессов и технологий

ул. П. Бровки, 15, 220072, Минск

Tatiana А. Kuznetsova – Ph. D. (Engineering), Associate Professor, Deputy of Head of the Laboratory of Nanoprocesses and Technologies

15, P. Brovka Str., 220072, Minsk

kuzn06@mail.ruЧижикС. А.СhizhikS. A.

Чижик Сергей Антонович – академик НАН Беларуси, доктор технических наук, профессор, первый заместитель Председателя Президиума НАН Беларуси; главный научный сотрудник ИТМО имени А. В. Лыкова НАН Беларуси

пр. Независимости, 66, 220072, Минск; ул. П. Бровки, 15, 220072, Минск

Sergey A. Chizhik – Academician of the National Academy of Sciences of Belarus, D. Sc. (Engineering), Professor, First Deputy Chairman of the Presidium of the National Academy of Sciences of Belarus; Chief Researcher, A. V. Luikov Heat and Mass Transfer Institute of the National Academy of Sciences of Belarus

66, Nezavisimosti Ave., 220072, Minsk; 15, P. Brovka Str., 220072, Minsk 

chizhik_sa@tut.byБелорусский государственный университет информатики и радиоэлектроникиBelarusian State University of Informatics and RadioelectronicsИнститут тепло- и массообмена имени А. В. Лыкова Национальной академии наук БеларусиA. V. Luikov Heat and Mass Transfer Institute of the National Academy of Science of BelarusИнститут тепло- и массообмена имени А. В. Лыкова Национальной академии наук Беларуси; Президиум Национальной академии наук БеларусиA. V. Luikov Heat and Mass Transfer Institute of the National Academy of Science of Belarus; Presidium of the National Academy of Sciences of Belarus201929062019642215231Copyright © Рабцевич В.В., Цветков В.Ю., Кузнецова Т.А., Чижик С.А., 20192019Рабцевич В.В., Цветков В.Ю., Кузнецова Т.А., Чижик С.А.Rabtsevich V.V., Tsviatkou V.Y., Kuznetsova T.А., Сhizhik S.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vestift.belnauka.by/jour/article/view/442

Разработан алгоритм сегментации изображений атомной силовой микроскопии (АСМ), использующий волновое выращивание областей вокруг локальных максимумов в результате присоединения к ним соседних пикселов, выбираемых в порядке убывания значений. Сущность алгоритма состоит в использовании порога яркости, постепенно изменяющегося от максимума к минимуму, для выбора точек роста или для присоединения к существующим областям. Особенностями разработанного алгоритма сегментации являются итеративно расширяемые границы, выбор начальных точек роста и точек, присоединяемых к областям с ориентацией на значения порога с постепенным снижением от максимума к минимуму. Указанные особенности позволили устранить ошибки, характерные для алгоритмов маркерного водораздела, выращивания областей и водораздела по классическому алгоритму Винсента–Солли, которые обычно используются при сегментации АСМ-изображений. Разработанный алгоритм сравнивался со следующими стандартными алгоритмами: классический алгоритм водораздела, маркерный водораздел, выращивание областей. Сравнение проводилось на тестовых и оригинальных АСМ-изображениях. Алгоритмы реализовывались на Matlab и С++. Для количественной оценки ошибок сегментации использовался набор бинарных масок. Эксперименты показали, что разработанный алгоритм обеспечивает выделение границ областей без ошибок и более высокую скорость сегментации в сравнении с алгоритмами выращивания областей и водораздела Винсента–Солли. Полученный результат может быть использован для обработки АСМ-изображений поверхностей неорганических материалов в субмикро- и наноразмерном диапазоне.

An algorithm for segmentation of images of atomic force microscopy is developed by using wave-growing regions around local maxima as a result of adjoining neighboring pixels to them, selected in descending order of values. The essence of the algorithm is to use the brightness threshold, gradually changing from maximum to minimum, to select growth points or to join existing areas. The features of the developed segmentation algorithm are iteratively expandable boundaries, the choice of initial growth points and points attached to regions with a focus on threshold values with a gradual decrease from maximum to minimum. These features made it possible to eliminate the segmentation errors of the AFM images, characteristic of the algorithms of the marker watershed, the cultivation of areas and the watershed using the classical Vincent–Sollie algorithm, which are commonly used. The developed algorithm was compared with standard algorithms such as: classic watershed algorithm, marker watershed, growing areas. The comparison was carried out on test and original AFM images. The algorithms were implemented in Matlab and C ++. A set of binary masks was used to quantify segmentation errors. The results showed that the developed algorithm provides the selection of the boundaries of the regions without errors and a higher segmentation rate in comparison with the algorithms of growing the regions and the Vincent–Sollie watershed. The result can be used to process AFM images of the surfaces of inorganic materials in the submicro and nano range.

сегментация изображенийатомная силовая микроскопиявыращивание областейводораздел Винсента–Соллилокальный максимумАСМ-изображениямаркерный водоразделimage segmentationatomic force microscopygrowing areasthe Vincent–Sollie watershedlocal maximumAFM imagesmarker watershedReferencesВзаимосвязь микроструктурного состояния поверхности и механических свойств углеродных и металл-углеродных покрытий, формируемых плазмоусиленным химическим вакуумным осаждением / В. В. Углов [и др.] // Перспективные материалы. – 2003. – № 6. – С. 5–11.Uglov V. V., Anishchik V. M., Kuleshov A. K., Polo I., Tieri F., Peletie Z., Kuznetsova T. A.,Samtsov M. P., Dub S. N., Novitskaja M. V. Interrelation of surface microstructural state and mechanical characteristics of carbon and metal-carbon coatings formed by plasma-enhanced chemical vacuum deposition. Perspektivnye Materialy, 2003, no. 6, pp. 5–11 (in Russian).Ion-beam coatings based on Ni and Cr with ultradispersed diamond – structure and properties / M. Andreyev [et al.] // Vacuum. – 2005. – Vol. 78, № 2–4. – P. 451–454. https://doi.org/10.1016/j.vacuum.2005.01.067Andreyev M., Anishchik V., Markova L., Kuznetsova T. Ion-beam coatings based on Ni and Cr with ultradispersed diamond – structure and properties. Vacuum, 2005, vol. 78, no. 2–4, pp. 451–454. https://doi.org/10.1016/j.vacuum.2005.01.067Особенности пойкилоцитоза, вызванного действием активных форм азота / М. Н. Стародубцева [и др.] // Проблемы здоровья и экологии. – 2006. – № 2 (8). – С. 117–121.Starodubtseva M. N., Kuznetsova T. G., Kuznetsova T. A., Ellori Dzh. K., Cherenkevich S. N., Abetkovskaya S. O. Peculiarities of poikilocytosis induced by reactive nitrogen species action. Problemy zdorov’ya i ekologii= Problems of Health and Ecology, 2006, no. 2 (8), pp. 117–121 (in Russian).Investigation of the structure of nanocrystalline refractory oxides by X-ray difraction, electron microscopy and atomic force microscopy / T. M. Ulyanova [et al.] // Crystallography Reports. – 2006. – Vol. 51, Suppl. 1. – P. 144–149.Ulyanova T. M., Titova L. V., Medichenko S. V., Zonov Yu. G., Konstantinova T. E., Glazunova V. A., Doroshkevich A. S., Kuznetsova T. A. Investigation of the structure of nanocrystalline refractory oxides by X-ray difraction, electron microscopy and atomic force microscopy. Crystallography Reports, 2006, vol. 51, suppl. 1, pp. 144–149. https://doi.org/10.1134/s1063774506070212О свойствах стали, модифицированной углеродными наноматериалами / С. А. Жданок [и др.] // Инж.-физ. журн. – 2010. – Т. 83, № 1. – С. 3–7.Zhdanok S. A., Sviridenok A. I., Ignatovskiy M. I., Krauklis A. V., Kuznetsova T. A., Chizhik S. A., Borisevich K. O. On the properties of a steel modified with carbon nanomaterials. Journal of Engineering Physics and Thermophysics, 2010, vol. 83, iss. 1, pp. 1–5. https://doi.org/10.1007/s10891-010-0312-8Слепнева, Л. М. Дисперсность и морфология гидрозоля диоксида титана / Л. М. Слепнева, Т. А. Кузнецова // Наука и техника. – 2012. – № 5. – C. 67–71.Slepneva L. M., Kuznetsova T. A. Dispersibility and Morphology of Titanium Dioxide Hydrosols. Nauka i tekhnika = Science and Technology, 2012, no. 5, pp. 3–7 (in Russian).Наноразмерная субструктура термообработанного высокопрочного чугуна / С. А. Чижик [и др.] // Инж.-физ. журн. – 2013. – T. 86, № 5. – С. 949–959.Chizhik S. A., Kuznetsova T. A., Khudoley A. L., Komarov A. I., Komarova V. I., Vasilenko M. S. Nanosized substructure of heat-treated high-strength cast iron. Journal of Engineering Physics and Thermophysics, 2013, vol. 86, iss. 5, pp. 1008– 1019. https://doi.org/10.1007/s10891-013-0922-zКузнецова, Т. А. Деформационное структурирование пленок алюминия при микроиндентировании / Т. А. Кузнецова, С. А. Чижик, А. Л. Худолей // Поверхность. Рентгеновские, синхротронные и нейтронные исследования. 2014. – № 12. – С. 46–56.Kuznetsova T. A., Chizhik S. A., Khudoley A. L. Deformation structuring of aluminum films during microindentation. Journal of Surface Investigation. X-ray, Synchrotron and Neutron Techniques, 2014, vol. 8, no. 6, pp. 1275–1285. https://doi.org/10.1134/s1027451014050115Получение порошка диоксида титана методом сольволиза и оценка его дисперсности / Л. М. Слепнева [и др.] // Вес. Нац. акад. навук Беларусі. Сер. фіз.-тэхн. навук. – 2015. – № 1. – С. 10–15.Slepneva L. M., Kuznetsova T. A., Gorbunova V. A., Slepnev G. E., Chizhik S. A. Production of titanium dioxide powder by solvolysis method and estimation of its dispersion. Vestsi Natsyyanal’nai akademii navuk Belarusi. Seryya fizika-technichnych navuk = Proceedings of the National Academy of Sciences of Belarus. Physical-technical series, 2015, no. 1, pp. 10–15 (in Russian).Surface microstructure of Mo(C)N coatings investigated by AFM / T. Kuznetsova [et al.] // J. Mater. Eng. Perform. – 2016. – Vol. 25, № 12. – P. 5450–5459. https://doi.org/10.1007/s11665-016-2390-zKuznetsova T., Zubar T., Chizhik S., Gilewicz A., Lupicka O., Warcholinski B. Surface microstructure of Mo(C) N coatings investigated by AFM. Journal of Materials Engineering and Performance, 2016, vol. 25, no. 12, pp. 5450– 5459. https://doi.org/10.1007/s11665-016-2390-zGeisse, N. A. AFM and Combined Optical Techniques / N. A. Geisse // Materials Today. – 2009. – Vol. 12, № 7–8. – P. 40–45. https://doi.org/10.1016/s1369-7021(09)70201-9Geisse N. A. AFM and Combined Optical Techniques. Materials Today, 2009, vol. 12, no. 7–8, pp. 40–45. https://doi.org/10.1016/s1369-7021(09)70201-9Eaton, P. Atomic Force Microscopy / P. Eaton, P. West. – Oxford Univ. Press, 2010. – 257 p. https://doi.org/10.1093/acprof:oso/9780199570454.001.0001Eaton P., West P. Atomic Force Microscopy. Oxford University Press, 2010. 257 p. https://doi.org/10.1093/acprof:oso/9780199570454.001.0001Pratt, W. K. Digital Image Processing / W. K. Pratt. – 3 th ed. – Los Altos, California: Jonh Willey & Sons, Inc., 2001. – 738 p. https://doi.org/10.1002/0471221325Pratt W. K. Digital Image Processing. 3 th ed. Los Altos, California, Jonh Willey & Sons, Inc., 2001. 738 p.Gonzalez, R. C. Digital Image Processing / R. C. Gonzalez, R. E. Woods. – Pearson Education, 2008. – 954 p.Gonzalez R. C., Woods R. E. Digital Image Processing. Pearson Education, 2008. 954 p.Beucher, S. Use of watersheds in contour detection [Electronic resource] / S. Beucher, C. Lantuéjoul // Proc. International Workshop on Image Processing, Real-Time Edge and Motion Detection/Estimation, Rennes. – 1979. – Mode of access: http://www.cmm.mines-paristech.fr/~beucher/publi/watershed.pdf – Date of access: 02.04.2018.Beucher S., Lantuéjoul C. Use of watersheds in contour detection. Proc. International Workshop on Image Processing, Real-Time Edge and Motion Detection/Estimation, Rennes. 1979. Available at: http://www.cmm.mines-paristech.fr/~beucher/publi/watershed.pdf (accessed 2 April 2018).Vincent, L. Watershed in Digital Spaces: an efficient algorithm based on immersion simulation / L. Vincent, P. Sollie // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 1991. – Vol. 13. – P. 583–598. https://doi.org/10.1109/34.87344Vincent L., Sollie P. Watershed in Digital Spaces: an efficient algorithm based on immersion simulation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1991, vol. 13, pp. 583–598. https://doi.org/10.1109/34.87344Jackway, P. T. Gradient watersheds in morphological scale space / P. T. Jackway // IEEE Transactions on Image Processing. – 1999. – Vol. 5, iss. 6 – P. 913–921. https://doi.org/10.1109/83.503908Jackway P. T. Gradient watersheds in morphological scale space. IEEE Transactions on Image Processing, 1996, vol. 5, iss. 6, pp. 913–921. https://doi.org/10.1109/83.503908Weickert, J. Efficient Image Segmentation using partial differential equations and morphology / J. Weickert // Patern Recognition. – 2001. – Vol. 34, № 9. – P. 1813–1824. https://doi.org/10.1016/s0031-3203(00)00109-6Weickert J. Efficient Image Segmentation using partial differential equations and morphology. Patern Recognition, 2001, vol. 34, no. 9, pp. 1813–1824. https://doi.org/10.1016/s0031-3203(00)00109-6Jung, C. R. Robust Watershed Segmentation using wavelets / C. R. Jung, J. Scharcanski // Image and Vision Computing. – 2005. – Vol. 23, № 7. – P. 661–669. https://doi.org/10.1016/j.imavis.2005.03.001Jung C. R., Scharcanski J. Robust Watershed Segmentation using wavelets. Image and Vision Computing, 2005, vol. 23, no. 7, pp. 661–669. https://doi.org/10.1016/j.imavis.2005.03.001Marker-Controlled Watershed Segmentation [Electronic resource] // MathWork. – Mode of access: https://www.mathworks.com/help/images/examples/marker-controlled-watershed-segmentation.html – Date of access: 02.04.2018Marker-Controlled Watershed Segmentation. MathWork. Available at: https://www.mathworks.com/help/images/examples/marker-controlled-watershed-segmentation.html (accessed 2 April 2018).Альмияхи, О. М. Сегментация изображений на основе волнового выращивания областей / О. М. Альмияхи, В. Ю. Цветков, В. К. Конопелько // Доклады БГУИР. – 2016. – № 3 (97). – С. 24–30.Almiyahi О. М., Tsviatkou V. Yu., Kanapelka V. K. Image segmentationn based on the wave region growing. Doklady BGUIR, 2016, vol. 3 (97), pp. 24–30 (in Russian).Watershed segmentation algorithm in OpenCV [Electronic resource] // Github. – Mode of access: https://github.com/AlmogDavid/fellowQuad/blob/1d26f32ba44cba0426af6e6c40bcd73e0db6f9ba/opencv/Source.cppl – Date of access: 02.04.2018.Watershed segmentation algorithm in OpenCV. Github. Available at: https://github.com/AlmogDavid/fellowQuad/blob/1d26f32ba44cba0426af6e6c40bcd73e0db6f9ba/opencv/Source.cppl (accessed 2 April 2018).Region Growing Algorithm [Electronic resource] // Github. – Mode of access: https://github.com/emreozanalkan/RegionGrowingAlgorithm – Date of access : 02.04.2018.Region Growing Algorithm. Github. Available at: https://github.com/emreozanalkan/RegionGrowingAlgorithm (accessed 2 April 2018).Watershed [Electronic resource] // MathWork. – Mode of access: https://www.mathworks.com/help/images/ref/watershed.html?s_tid=srchtitle – Date of access: 02.04.2018.Watershed. MathWork. Available at: https://www.mathworks.com/help/images/ref/watershed.html?s_tid=srchtitle (accessed 2 April 2018).Watershed [Electronic resource// Github. – Mode of access: https://github.com/keke2014/Watershed – Date of access: 02.04.2018.Watershed. Github. Available at: https://github.com/keke2014/Watershed (accessed 2 April 2018).Gwiddion [Electronic resource]. – Mode of access: http://gwyddion.net – Date of access: 02.04.2018.Gwiddion. Available at: http://gwyddion.net (accessed 2 April 2018).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.