ИССЛЕДОВАНИЕ ОБРАЗЦОВ РЕЛЕВАНТНЫХ ДЛЯ ПУСТЫННЫХ МЕСТОНАХОЖДЕНИЙ МИНЕРАЛОВ МЕТОДАМИ ПРОГРАММНОГО КОРРЕЛЯЦИОННО-СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА РЕГИСТРОГРАММ СКАНИРУЮЩЕЙ ЭЛЕКТРОННОЙ МИКРОСКОПИИ: ОТ 2D-ФУРЬЕ-СПЕКТРОВ ДО ОН-ЛАЙН-АНАЛИЗА СТАТИСТИКИ ИНТЕГРАЛЬНЫХ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ХАРАКТЕРИСТИК

Abstract

Целью настоящей статьи является демонстрация возможности идентификации минералов, характерных для пустынных регионов, в экспедиционных условиях и в малых лабораториях, не обладающих средствами для обеспечения энергодисперсионного микроанализа (EDXMA) либо картирующих методов волнодисперсионной спектроскопии (WDXRS), за счёт использования в качестве техники идентификации отельных точек и зон интереса (ROI) на образце программных средств корреляционно-спектрального анализа изображения (QAVIS). Доказывается, что данная техника позволяет идентифицировать отдельные, ценнейшие в ресурсном отношении минералы, используя интегральную частотную и интегральную пространственную характеристику, а также собственно Фурье-спектр и коррелограмму между образцами. Регистрация производилась на системе JEOL JSM, оцифрованной П.Л. Александровым (ИБХ РАН). Измерения производились с использованием программного обеспечения QAVIS, разработанного в ДВО РАН коллективом Лаборатории анализа океанологической информации (разработчики Гончарова А.А., Фищенко В.К.) Отдела информационных технологий Тихоокеанского океанологического института им. В.И.Ильичева ДВО РАН. Оперативность обработки видеоданных обеспечивается использованием одной из наиболее «быстрых» библиотек дискретного преобразования Фурье FFTW и тщательной оптимизацией программного кода QAVIS авторами данной программы (программа работает с видеопамятью компьютера, что позволяет обрабатывать все кадры видеопотока одновременно с его просмотром на экране компьютера). Таким образом, показано, что программный корреляционно-спектральный анализ может служить в работе с пустынными и релевантными им минералами не только для аддитивного анализа минералов в случае использования методов сканирующей микроскопии, но и для отличения субмикроструктур данных образований и получения гистограмм статистических распределений их дескрипторов.