图像分割技术用于提升谱成像分析能力

简介

谱成像（SI）是一类多维数据集，表现为二维图像形式，图像中每个像素都对应一条一维谱线。这类谱数据可以是阴极荧光（CL）、电子能量损失谱（EELS）或者 X 射线谱数据。尽管物理起源各不相同，但它们具备相同的数据结构，因此可以使用同类工具开展分析。

DigitalMicrograph^® 已内置峰值拟合、反卷积、去噪以及感兴趣区（ROI）分析等功能模块。其脚本接口可进一步拓展分析能力，用户能够编写自定义程序，或接入外部程序库，实现更复杂、定制化的高级分析。

分割

谱成像数据中常常包含多个相互独立的感兴趣区域。虽然用户可以手动划定 ROI 以对比谱线特征，但这类区域往往数量多、形状不规则，该操作繁琐且效率低下。

图像分割提供了一种更高效的方案：自动识别特征并将其划分为独立区域，用于后续分析。分割算法既可以采用经典图像处理技术，也可以使用更先进的机器学习方法。得益于广泛的应用，已有成熟的 Python 程序库可支撑分割工作流，例如 scikit-image、OpenCV、NumPy 和 SciPy。

完成特征分割后，生成的目标对象掩膜图是自动化谱学分析的基础。可提取每个目标对象对应的谱线，快速完成统计计算；也可对谱线求和叠加，获得信噪比更优的叠加谱。还可依据谱线特征对目标对象分类，将工作流拓展至语义标注。此外，还能分析单个对象内部的谱线差异，评估其均匀性。

借助 DigitalMicrograph 内置的 Python 应用程序接口（API），用户可以实现这类定制化分析，同时仍能在熟悉的 DigitalMicrograph 界面中浏览、处理分析结果。

示例

第一个示例为电池催化颗粒的能量色散 X 射线谱（EDS）数据。通过图像分割识别出各个独立颗粒，计算每个目标的平均谱线，得到一组可用于分类的代表性谱线。依据谱线特征，这些颗粒可划分为两类（图 1a、1b）。

第二个示例针对 Micro LED 阵列开展分析。分割得到各个独立器件后，计算每颗器件的平均质心能量。最终统计分布能够反映不同发光能量对应的器件数量，为评估全阵列均匀性提供直观手段。发光能量的差异，可能来源于材料组分或者外延层厚度的区别（图 1c、1d）。该基于目标对象的分析方法同样可用于研究单颗器件内部的光谱起伏。

图 1. a) 电池材料颗粒的二次电子图像，叠加分割识别出的目标区域；b) 对分割后的颗粒做语义分类得到的统计结果；c) 器件阵列的二次电子图像，叠加分割目标区域；d) 所有器件测得的发光能量分布。

结论

图像分割是拓展 DigitalMicrograph 谱成像分析能力的有力手段。通过自动识别独立特征并关联对应的光谱，该方法可更加高效地对大规模、复杂数据集开展统计分析。

高维数据能够被转化为有实际意义的统计分布、分类结果或是品质优值，同时依然支持对单个目标及其光谱进行回溯研究。结合图像分割、光谱分析与自动化流程，研究人员可以更高效、稳定地提取定量信息，助力加快材料表征与工艺研发进程。