CN110009642B - 基于白光干涉测量的三维图像噪声区域重建方法及系统 - Google Patents

基于白光干涉测量的三维图像噪声区域重建方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明属于图像处理领域，并具体公开了基于白光干涉测量的三维图像噪声区域重建方法及系统，其首先采用白光干涉轮廓仪获取待测对象表面轮廓的三维高度图像，并提取三维高度图像中各测量点的干涉信号；然后计算各测量点干涉信号的均值和最大值；再根据干涉信号的均值和最大值对测量点进行分类，以将三维高度图像转换为带噪声点的二值图像；最后采用重构算法对带噪声点的二值图像中的噪声点进行重构，以此完成三维图像噪声区域的重建。本发明采用干涉信号判别方法确定三维图像中噪声区域，比滤波方法通过频率分析确定噪声区域更为科学和准确，具有测量准确、方便快捷等优点。

Description

基于白光干涉测量的三维图像噪声区域重建方法及系统
技术领域
本发明属于图像处理领域，更具体地，涉及基于白光干涉测量的三维图像噪声区域重建方法及系统。
背景技术
白光干涉轮廓仪是一种典型的微观显微表面几何特征测量仪器，广泛应用于MEMS、微纳制件、光学阵镜的测量。例如CN101625231A公开的一种白光干涉光学轮廓仪，其包括垂直方向宏微二级驱动及位移计量装置、白光干涉位移传感器和万能工作台。由于受限于光学数值孔径、结构边缘的散射、表面的污染，经过轮廓仪测量得到的三维表面图像中不可避免的存在噪声，图像噪声严重影响对三维图像的观察和分析、表面结构特征的提取、尺寸评定分析。
目前一般采用滤波方法确定噪声区域，上述噪声区域确定方法很容易造成表面结构边缘误判，并且滤波降噪过程容易造成测量表面三维图像的形态学失真和误差。因此，需探究一种新的噪声区域识别方法，以对噪声区域进行合理的重建，获得无噪声的三维图像。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于白光干涉测量的三维图像噪声区域重建方法及系统，其基于白光干涉测量探究三维图像中噪声的产生的机理，建立了基于干涉信号的三维图像噪声区域识别方法，对噪声区域进行合理的重建，获得无噪声的三维图像，对于表面轮廓测量、分析和评定具有重要意义。
为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提出了一种基于白光干涉测量的三维图像噪声区域重建方法，其包括如下步骤：
S1采用白光干涉轮廓仪获取待测对象表面轮廓的三维高度图像，并提取三维高度图像中各测量点的干涉信号；
S2计算各测量点干涉信号的均值Iave(x,y)和最大值Imax(x,y)；
S3根据干涉信号的均值Iave(x,y)和最大值Imax(x,y)对测量点进行分类，以将三维高度图像转换为带噪声点的二值图像：
Figure BDA0001995370480000021
其中，l(x,y)为1表示该测量点为噪声点，l(x,y)为0表示该测量点为有效点，k是判别阈值；
S4采用重构算法对带噪声点的二值图像中的噪声点进行重构，以此完成三维图像噪声区域的重建。
作为进一步优选的，步骤S4具体包括如下子步骤：
S41设迭代次数变量i的初始值为1，以待测对象表面轮廓的高度矩阵H0和高度质量矩阵L0作为输入值，采用如下公式进行迭代计算：
Figure BDA0001995370480000022
Figure BDA0001995370480000023
Figure BDA0001995370480000024
Figure BDA0001995370480000025
Figure BDA0001995370480000026
Figure BDA0001995370480000027
Figure BDA0001995370480000028
Figure BDA0001995370480000029
其中，A1、A2、A3和A4为对角矩阵；
S42判断矩阵L4i中所有元素是否都为零，若是，则噪声区域重建结束；若否，则转入步骤S43；
S43将迭代获得的L4i和L4i作为输入值，并使i＝i+1，然后转入步骤S41重新进行迭代，直至矩阵L4i中所有元素都为零，以此完成噪声区域的重建。
作为进一步优选的，判别阈值k与待测对象的材料反射率有关，优选的，待测对象由硅片材料制成，k＝0.35。
按照本发明的另一方面，提供了一种基于白光干涉测量的三维图像噪声区域重建系统，其包括：
白光干涉轮廓仪，用于获取待测对象表面轮廓的三维高度图像，并提取三维高度图像中各测量点的干涉信号；
干涉信号处理模块，用于计算各测量点干涉信号的均值Iave(x,y)和最大值Imax(x,y)
图像处理模块，用于根据干涉信号的均值Iave(x,y)和最大值Imax(x,y)对测量点进行分类，以将三维高度图像转换为带噪声点的二值图像；
区域重构模块，用于基于重构算法对带噪声点的二值图像中的噪声点进行重构，以完成三维图像噪声区域的重建。
作为进一步优选的，图像处理模块采用如下方式对测量点进行分类：
Figure BDA0001995370480000031
其中，l(x,y)为1表示该测量点为噪声点，l(x,y)为0表示该测量点为有效点，k是判别阈值；
作为进一步优选的，区域重构模块采用如下步骤重建三维图像噪声区域：
S41设迭代次数变量i的初始值为1，以待测对象表面轮廓的高度矩阵H0和高度质量矩阵L0作为输入值，采用如下公式进行迭代计算：
Figure BDA0001995370480000041
Figure BDA0001995370480000042
Figure BDA0001995370480000043
Figure BDA0001995370480000044
Figure BDA0001995370480000045
Figure BDA0001995370480000046
Figure BDA0001995370480000047
Figure BDA0001995370480000048
其中，A1、A2、A3和A4为对角矩阵；
S42判断矩阵L4i中所有元素是否都为零，若是，则噪声区域重建结束；若否，则转入步骤S43；
S43将迭代获得的L4i和L4i作为输入值，并使i＝i+1，然后转入步骤S41重新进行迭代，直至矩阵L4i中所有元素都为零，以此完成噪声区域的重建。
作为进一步优选的，判别阈值k与待测对象的材料反射率有关，优选的，待测对象由硅片材料制成，k＝0.35。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，主要具备以下的技术优点：
1.本发明采用干涉信号判别方法确定测量三维图像中噪声区域，比滤波方法通过频率分析确定噪声区域更为科学和准确，图像重建过程不会导致测量表面三维图像形态学失真，消除噪声同时最大程度保留了表面三维图像的固有特征。
2.本发明在白光干涉轮廓仪测量得到表面测量点的干涉信号和三维图像的基础上，以测量点干涉信号的峰值和均值相对高度差作为判别依据，确定三维图像中的噪声点分布区域，以重构算法迭代循环替换噪声点实现图像噪声区域的重建，具有测量准确、方便快捷等优点。
3.本发明还研究设计了适用于带噪声点图像的重构算法，通过迭代循环的方式以有效高度点循环替换噪声点，从而完成图像噪声区域的重建，重建准确且效率高。
附图说明
图1是基于白光干涉测量的三维图像噪声区域重建方法的流程图；
图2是重构算法循环迭代流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
白光干涉轮廓仪进行垂直扫描测量时可以获得测量区域的干涉图样序列，从这些图样中可以提取测量表面的实际干涉信号，将每个测量点的干涉信号输入到形貌恢复算法就可以分别得到各个点的高度。当前，大多数的白光干涉形貌恢复算法都是假设所获取的实际干涉信号为理想的干涉信号。但是，实际测量中由于各种干扰因素(如台阶边缘、灰尘和低反射率)的影响，很难保证测量区域的每个点都获得理想干涉信号。因为表面形貌算法针对的是理想干涉信号模型，当某个点的光学干涉质量较好时，获得的干涉信号与理想模型接近或相符，通过恢复算法计算得出的高度与该点的实际高度相符，应该被认定为三维图像中的有效高度点。同理，当某个点的光学干涉质量不好时，获得的干涉信号与理想模型偏离很大，会导致通过算法恢复的结果远远偏离该点的实际高度，测量值为无效数据，该点的实际高度仍然是未知的，将这些得到的无效高度点定义为干涉测量获取三维图像中的噪声点。因此，只要通过定量评价每个点获得的实际干涉信号与理想信号的差异，就可以准确区分三维图像里面的噪声和有效高度点。
通过研究和分析大量实测白光干涉信号，发现与理想模型接近的实际干涉信号的最大值与平均值的比例都保持一个较高的稳定值，并且远远大于噪声点获得的实际信号计算的比值。经过大量实验分析，利用式(1)量化这一比值关系，给出一种干涉质量的评价模型，定量地评价每个测量点获得的干涉信号的质量水平，模型评价的结果是将表面测量点对应的高度值分类定义成有效高度和噪声：
Figure BDA0001995370480000061
其中，Imax、Iave分别是实际干涉信号的最大值和平均值，k是干涉质量判别阈值，其大小依赖于测试样件的反射率，(x,y)为表面测量点坐标，1表示该点的实际干涉信号为非理想信号且测量值为噪声，0表示该点的实际干涉信号符合理想信号且测量值是有效高度。
由式(1)可得到与各测量点对应的l(x,y)值，通过各l(x,y)构建与测量视场等大小的高度质量矩阵L，其用于区分表示三维图像中有效高度点和噪声点，称之为高度质量矩阵，高度质量矩阵L实现了三维图像中的表面测量值科学的分类定义。进一步，可以将三维图像中有效高度点所在的区域称为高度有效区域，噪声所在的图像区域称为高度未知区域。然后采用重构算法充分利用高度质量矩阵，将原始三维图像重构为新的三维图像，以达到既消除了图像噪声，又保留了有效高度点的特征信息。
具体而言，本发明的基于白光干涉测量的三维图像噪声区域重建方法，包括如下步骤：
S1采用白光干涉轮廓仪获取待测对象(例如硅片微结构样件)表面轮廓的三维高度图像，其用高度矩阵H0表示，并提取三维高度图像中各测量点(x,y)的干涉信号，该高度矩阵H0为与测量视场等大小的矩阵，其组成元素为白光干涉轮廓仪测得的各测量点的高度；
S2计算各测量点干涉信号的均值Iave(x,y)和最大值Imax(x,y)
S3根据干涉信号的均值Iave(x,y)和最大值Imax(x,y)对测量点进行分类，以将三维高度图像转换为带噪声点的二值图像：
Figure BDA0001995370480000071
其中，l(x,y)为1表示该测量点为噪声点，l(x,y)为0表示该测量点为有效点，k是判别阈值，通过各l(x,y)可构建与测量视场等大小的高度质量矩阵L0，其组成元素为1或0，该高度质量矩阵L0与高度矩阵H0的元素一一对应，例如高度矩阵H0的第一行第一列元素为第1测量点的高度值(由白光干涉轮廓仪测得)，则高度质量矩阵L0的第一行第一列元素应为第1测量点高度值的转换值(0或1)，高度矩阵H0的第一行第二列元素为第2测量点的高度值(由白光干涉轮廓仪测得)，则高度质量矩阵L0的第一行第二列元素应为第2测量点高度值的转换值(0或1)；
S4采用重构算法对带噪声点的二值图像中的噪声点进行重构，以此完成三维图像噪声区域的重建，其基本原理是将三维图像中噪声分布的高度未知区域(即噪声点)，利用其相邻四个方位的有效高度点沿顺时针方向依次循环替换噪声点以完成重构，重构算法循环迭代流程图如图2所示，其包括如下步骤：
S41设迭代次数变量i的初始值为1，以待测对象表面轮廓的高度矩阵H0和高度质量矩阵L0作为输入值，采用如下公式进行迭代计算：
Figure BDA0001995370480000072
Figure BDA0001995370480000073
Figure BDA0001995370480000074
Figure BDA0001995370480000075
Figure BDA0001995370480000081
Figure BDA0001995370480000082
Figure BDA0001995370480000083
Figure BDA0001995370480000084
其中，A1、A2、A3和A4为对角矩阵，
Figure BDA0001995370480000085
为矩阵的H(Hadamard)积；
具体的：
Figure BDA0001995370480000086
其中，X×Y是图像中测量点的数目；
S42判断矩阵L4i中所有元素是否都为零，若是，则噪声区域重建结束；若否，则转入步骤S43；
S43将迭代获得的L4i和L4i作为输入值，并使i＝i+1，然后转入步骤S41重新进行迭代，直至矩阵L4i中所有元素都为零，以此完成噪声区域的重建。
其中，判别阈值k与待测对象的材料反射率有关，优选的，本实施例根据硅片材料的反射率，设定判别阈值k＝0.35，实际操作过程中，本领域技术人员可以根据实际需要进行限定。
本发明还提供了用于实现上述方法的系统，其包括：
白光干涉轮廓仪，用于获取待测对象表面轮廓的三维高度图像，并提取三维高度图像中各测量点的干涉信号；
干涉信号处理模块，用于计算各测量点干涉信号的均值Iave(x,y)和最大值Imax(x,y)；
图像处理模块，用于根据干涉信号的均值Iave(x,y)和最大值Imax(x,y)对测量点进行分类，以将三维高度图像转换为带噪声点的二值图像；图像处理模块采用如下方式对测量点进行分类：
Figure BDA0001995370480000091
其中，l(x,y)为1表示该测量点为噪声点，l(x,y)为0表示该测量点为有效点，k是判别阈值；
区域重构模块，用于基于重构算法对带噪声点的二值图像中的噪声点进行重构，以完成三维图像噪声区域的重建。
具体的，区域重构模块采用如下步骤重建三维图像噪声区域：
S41设迭代次数变量i的初始值为1，以待测对象表面轮廓的高度矩阵H0和高度质量矩阵L0作为输入值，采用如下公式进行迭代计算：
Figure BDA0001995370480000092
Figure BDA0001995370480000093
Figure BDA0001995370480000094
Figure BDA0001995370480000095
Figure BDA0001995370480000096
Figure BDA0001995370480000097
Figure BDA0001995370480000098
Figure BDA0001995370480000099
其中，A1、A2、A3和A4为对角矩阵；
S42判断矩阵L4i中所有元素是否都为零，若是，则噪声区域重建结束；若否，则转入步骤S43；
S43将迭代获得的L4i和L4i作为输入值，并使i＝i+1，然后转入步骤S41重新进行迭代，直至矩阵L4i中所有元素都为零，以此完成噪声区域的重建。
通过三维重构算法原始三维图像中高度未知区域分布的噪声被其相邻的有效高度替代，同时，原始三维图像中有效的梯度和角点特征在重构的三维图像中并没有发生太大变化，最大限度地保证了重构前后三维图像中有效特征的一致性。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于白光干涉测量的三维图像噪声区域重建方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1采用白光干涉轮廓仪获取待测对象表面轮廓的三维高度图像，并提取三维高度图像中各测量点的干涉信号；
S2计算各测量点干涉信号的均值Iave(x,y)和最大值Imax(x,y)；
S3根据干涉信号的均值Iave(x,y)和最大值Imax(x,y)对测量点进行分类，以将三维高度图像转换为带噪声点的二值图像：
Figure FDA0002911534970000011
其中，l(x,y)为1表示该测量点为噪声点，l(x,y)为0表示该测量点为有效点，k是判别阈值；
S4采用重构算法对带噪声点的二值图像中的噪声点进行重构，以此完成三维图像噪声区域的重建，具体包括如下子步骤：
S41设迭代次数变量i的初始值为1，以待测对象表面轮廓的高度矩阵H0和高度质量矩阵L0作为输入值，采用如下公式进行迭代计算：
Figure FDA0002911534970000012
Figure FDA0002911534970000013
Figure FDA0002911534970000014
Figure FDA0002911534970000015
Figure FDA0002911534970000016
Figure FDA0002911534970000017
Figure FDA0002911534970000018
Figure FDA0002911534970000019
其中，A1、A2、A3和A4为对角矩阵；
S42判断矩阵L4i中所有元素是否都为零，若是，则噪声区域重建结束；若否，则转入步骤S43；
S43将迭代获得的H4i和L4i作为输入值，并使i＝i+1，然后转入步骤S41重新进行迭代，直至矩阵L4i中所有元素都为零，以此完成噪声区域的重建。
2.如权利要求1所述的基于白光干涉测量的三维图像噪声区域重建方法，其特征在于，判别阈值k与待测对象的材料反射率有关，待测对象由硅片材料制成，k＝0.35。
3.一种基于白光干涉测量的三维图像噪声区域重建系统，其特征在于，包括：
白光干涉轮廓仪，用于获取待测对象表面轮廓的三维高度图像，并提取三维高度图像中各测量点的干涉信号；
干涉信号处理模块，用于计算各测量点干涉信号的均值Iave(x,y)和最大值Imax(x,y)
图像处理模块，用于根据干涉信号的均值Iave(x,y)和最大值Imax(x,y)对测量点进行分类，以将三维高度图像转换为带噪声点的二值图像；
区域重构模块，用于基于重构算法对带噪声点的二值图像中的噪声点进行重构，以完成三维图像噪声区域的重建；
图像处理模块采用如下方式对测量点进行分类：
Figure FDA0002911534970000021
其中，l(x,y)为1表示该测量点为噪声点，l(x,y)为0表示该测量点为有效点，k是判别阈值；
区域重构模块采用如下步骤重建三维图像噪声区域：
S41设迭代次数变量i的初始值为1，以待测对象表面轮廓的高度矩阵H0和高度质量矩阵L0作为输入值，采用如下公式进行迭代计算：
Figure FDA0002911534970000031
Figure FDA0002911534970000032
Figure FDA0002911534970000033
Figure FDA0002911534970000034
Figure FDA0002911534970000035
Figure FDA0002911534970000036
Figure FDA0002911534970000037
Figure FDA0002911534970000038
其中，A1、A2、A3和A4为对角矩阵；
S42判断矩阵L4i中所有元素是否都为零，若是，则噪声区域重建结束；若否，则转入步骤S43；
S43将迭代获得的H4i和L4i作为输入值，并使i＝i+1，然后转入步骤S41重新进行迭代，直至矩阵L4i中所有元素都为零，以此完成噪声区域的重建。
4.如权利要求3所述的基于白光干涉测量的三维图像噪声区域重建系统，其特征在于，判别阈值k与待测对象的材料反射率有关，待测对象由硅片材料制成，k＝0.35。
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