在自然科学中，越来越多地使用高角度环形暗场（HAADF）扫描透射电子显微镜（STEM）数据来研究3D材料，因为它减少了在明场TEM数据中看到的布拉格衍射的影响。通常，层析重建是通过直接对数据应用滤波反投影（FBP）或同时迭代重建技术（SIRT）来进行的。由于HAADF-STEM层析成像是一种具有低信噪比的有限角度层析成像模式，因此这些方法会在重建体积中导致大量伪像。在本文中，我们为HAADF-STEM层析成像开发了基于模型的迭代重建算法。我们将HAADF-STEM层析成像中的图像形成模型与现有模型相结合，以将层析成像重建公式化为最大后验概率（MAP）估计问题。我们的公式还通过将某些缺失的测量值作为MAP估计框架中的有害参数来解决。我们采用迭代坐标下降算法来开发一种有效的方法，以最小化相应的MAP成本函数。模拟和实验数据集的重建结果均优于FBP和SIRT重建，可显着抑制伪影并增强对比度。我们采用迭代坐标下降算法来开发一种有效的方法，以最小化相应的MAP成本函数。模拟和实验数据集的重建结果均优于FBP和SIRT重建，可显着抑制伪影并增强对比度。我们采用迭代坐标下降算法来开发一种有效的方法，以最小化相应的MAP成本函数。模拟和实验数据集的重建结果均优于FBP和SIRT重建，可显着抑制伪影并增强对比度。



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