A wavelet-based method to enhance spectroscopic contrast in STM images

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Nícolas Paulo Pereira Vasconcelos
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Minas Gerais
• Palavras-chave em Português: Wavelets; Microscopia; Espectroscopia de tunelamento; Processamento de dados; Processamento de imagens; Nanoestrutura; Propriedades eletrônicas; Scanning tunneling microscopy/spectroscopy; Data processing; Image processing; Nanostructures; Cerium oxide; Electronic properties
• Link de acesso: https://hdl.handle.net/1843/77166

Nanoestruturas são objetos físicos com grande razão superfície/volume, com uma ou mais dimensões na escala nanométrica. Um importante exemplo dessas estruturas são os materiais bidimensionais, como o Grafeno, Bi2Te3, CeO2, etc. Com uma amostra de Óxido de Cério em substrato de HOPG obtida por deposição por laser pulsado (PLD) é possível observar nanoestruturas. Através de técnicas que utilizam o Microscópio de Tunelamento por Varredura (STM) em determinadas tensões é possível obter imagens das respectivas nanoestruturas a uma específica condição de densidade de estados local. Isso nos permite estudar os fenômenos eletrônicos do material e suas interações com o substrato. Através do uso de técnicas de filtragem e processamento de imagem, tais como Wavelets e Transformadas de Fourier, é possível melhorar significativamente a qualidade de imagens de nanoestruturas, permitindo que um estudo mais aprofundado das características de superfície seja realizado. Essa melhoria é crucial já que pode ser utilizada para aumentar o contraste de respostas eletrônicas/magnéticas/eletrostáticas em imagens de STM e AFM (Microscópio de Força Atômica). Nesse trabalho utilizamos técnicas de processamento de sinal baseadas em wavelets para aumentar contraste eletrônico em nanoestruturas de óxido de cério observadas utilizando STM, assim como uma análise do tratamento realizado. Um script desenvolvido usando MATLAB, que trata automaticamente um grande número de imagens de STM e AFM usando decomposição por Wavelet, será discutido e analizado. Especial destaque é dado à melhoria de contraste nas imagens.