CN112818991B - 图像处理方法及图像处理装置、电子设备、可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例提供了一种图像处理方法及图像处理装置、电子设备、可读存储介质，该图像处理方法包括：根据第一图像获取第二图像；根据所述第二图像确定多个平行线组；获取所述多条平行线中每条平行线的第一标准偏差值；根据所述第一标准偏差值从所述多个平行线组中确定目标平行线组；根据所述目标平行线组确定所述第一图像的倾斜角度。这样可以快速高效的确定出在检测图像时图像需要倾斜的角度，且由于本方案确定出的倾斜角度不依赖于人的主观判断，因此可以保证测量结果的可重复性和测量结果的准确性。
Description
技术领域
本申请涉及图像处理领域，具体涉及一种图像处理方法及图像处理装置、电子设备、可读存储介质。
背景技术
制造3D NAND存储器的过程始于沉积多层交替的材料层，例如氧化物或氮化物(ONON)或氧化物或多晶硅(OPOP)。确保生产过程中各层的均匀性和光滑性至关重要。随着层数的增加，层中的粗糙度和不均匀度会增加并迅速增长，这可能会导致较大的偏差。这反过来又会对产品性能和质量产生负面影响。通过显微镜成像，例如透射电子显微镜(Transmission Electron Microscope，TEM)和扫描电子显微镜(scanning electronmicroscope，SEM)等对3DNAND交替膜叠层进行检查，检查的方面包括但不限于层厚和附着力的均匀性和光滑性。薄膜叠层图像是通过将样品放在显微镜下获得的，在测量步骤之前，需要估计图像倾斜。目前，这一估计是通过旋转图像并手动确定最适合眼睛的倾斜角度来执行的，因此这样就使得不同的分析员会根据不同程度的倾斜，得到不同的分析结果，造成测量值不可复制，无法满足半导体工业的步骤中需要的结果再现性要求。
发明内容
本申请实施例提供了一种图像处理方法及图像处理装置、电子设备、可读存储介质，以期不依赖用户的主观判断来确定图像的倾斜角度，确保测量结果的可重复性。
第一方面，本申请实施例提供了一种图像处理方法，包括：
根据第一图像获取第二图像；
根据所述第二图像确定多个平行线组，所述多个平行线组中每个平行线组的倾斜角度不同，所述每个平行线组中包括多条平行线；
获取所述多条平行线中每条平行线的第一标准偏差值，所述第一标准偏差值用于指示对应的平行线相对于所述第二图像的重合度；
根据所述第一标准偏差值从所述多个平行线组中确定目标平行线组；
根据所述目标平行线组确定所述第一图像的倾斜角度。
第二方面，本申请实施例提供了一种图像处理装置，包括：
第一获取单元，用于根据第一图像获取第二图像；
第一确定单元，用于根据所述第二图像确定多个平行线组，所述多个平行线组中每个平行线组的倾斜角度不同，所述每个平行线组中包括多条平行线；
第二获取单元，用于获取所述多条平行线中每条平行线的标准偏差值，所述标准偏差值用于指示对应的平行线相对于所述第二图像的重合度；
第二确定单元，用于根据所述第一标准偏差值从所述多个平行线组中确定目标平行线组；
第三确定单元，用于根据所述目标平行线组确定所述第一图像的倾斜角度。
第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器，以及一个或多个程序，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置由所述处理器执行，所述程序包括用于执行如上述第一方面或第二方面所述的任一方法中的步骤的指令。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如本申请实施例第一方面或第二方面任一方法中所描述的部分或全部步骤。
可以看出，本申请实施例中，首先根据第一图像获取第二图像，然后根据所述第二图像确定多个平行线组，再然后获取所述多条平行线中每条平行线的第一标准偏差值，所述第一标准偏差值用于指示对应的平行线相对于所述第二图像的重合度，再然后根据所述第一标准偏差值从所述多个平行线组中确定目标平行线组，最后根据所述目标平行线组确定所述第一图像的倾斜角度。这样可以快速高效的确定出在检测图像时图像需要倾斜的角度，且由于本方案确定出的倾斜角度不依赖于人的主观判断，因此可以保证测量结果的可重复性和再现性，以及保证测量结果的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1a是本申请实施例提供的一种电子设备结构示意图；
图1b是本申请实施例提供的另一种电子设备结构示意图；
图2a是本申请实施例提供的一种图像处理方法的流程示意图；
图2b是本申请实施例提供的一种图像强度示意图；
图2c是本申请实施例提供的另一种图像强度示意图；
图2d是本申请实施例提供的一种标准偏差值计算示意图；
图2e是本申请实施例提供的一种标准偏差值示意图；
图2f是本申请实施例提供的一种图像处理过程示意图；
图3是本申请实施例提供的另一种图像处理方法的流程示意图；
图4是本申请实施例提供的另一种图像处理方法的流程示意图；
图5是本申请实施例提供的一种图像处理装置的结构示意图；
图6是本申请实施例提供的另一种图像处理装置的结构示意图。
具体实施例方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
为了更好地理解本申请实施例的技术方案，下面先对本申请实施例可能涉及的电子设备及图片获取系统进行介绍。
请参阅图1a，图1a是本申请实施例提供的一种电子设备结构示意图，所述电子设备101包括图像处理装置102，所述图像处理装置102用于处理图像，以确定出该图像的具体倾斜角度。所述图像处理装置102在获得所述倾斜角度后，可以将该倾斜角度传输给电子设备101，使得电子设备101可以根据倾斜角度旋转图像。具体实现中，所述电子设备101还可以用于在旋转图像后，根据图像对样品进行自动测量等操作。或者所述电子设备101在获取倾斜角度后，发送该倾斜角度信息给其他电子设备或显微镜，使得分析人员可以根据统一确定的倾斜角度对样品进行测量分析。
具体的，如上述图1a所述的电子设备可能还包括如下结构，请参阅图1b，图1b是本申请实施例提供的另一种电子设备结构示意图。如图所示，所述电子设备可以实现本图像处理方法中的步骤，所述电子设备100包括应用处理器120、存储器130、通信接口140以及一个或多个程序131，其中，所述一个或多个程序131被存储在上述存储器130中，且被配置由上述应用处理器120执行，所述一个或多个程序131包括用于执行下述方法实施例中任一步骤的指令。
通信单元用于支持第一电子设备与其他设备的通信。终端还可以包括存储单元用于存储终端的程序代码和数据。
其中，处理单元可以是应用处理器120或控制器，例如可以是中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)，通用处理器，数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)，专用集成电路(Application-Specific Integrated Circuit，ASIC)，现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本申请公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，单元和电路。所述处理器也可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，DSP和微处理器的组合等等。通信单元可以是通信接口140、收发器、收发电路等，存储单元可以是存储器130。
所述存储器130可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(read-only memory，ROM)、可编程只读存储器(programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(erasable PROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(electrically EPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(random access memory，RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的随机存取存储器(random access memory，RAM)可用，例如静态随机存取存储器(static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、同步动态随机存取存储器(synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(double datarate SDRAM，DDR SDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(synchlink DRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(direct rambus RAM，DR RAM)。
具体实现中，所述应用处理器120用于执行如下述方法实施例中由电子设备执行的任一步骤，且在执行诸如发送等数据传输时，可选择的调用所述通信接口140来完成相应操作。
目前，薄膜叠层图像是通过将样品放在显微镜下获得的，显微镜的倾斜角度通常在±10度之间变化。在测量步骤之前，需要估计图像倾斜。而这一估计是通过旋转图像并手动确定最适合眼睛的倾斜角度来执行的，不管是在图像上绘制倾斜的线条还是旋转图像，都需要主观的对倾斜角度进行判断，可能出现第一个分析人员认为合适的角度为7度，而另一个分析人员针对同样的图像测量时又认为合适的角度为8度，这样就会造成即使同一个图像同一个样品得到的测量结果也是不同的，因此无法保证测量结果的可重复性和可再现性。且包括半导体行业在内的每一个行业的数据都在以指数级增长，由于缺乏一种便捷快速的方法来检测3D NAND交替胶片堆栈图像中的图像倾斜，因此无法分析手头的所有数据，这就迫使分析员从一个数据集中选择几个样本来进行表示，这反过来又会产生欠采样误差，无法保证测量结果的准确性。
结合上述描述，下面将从方法实例的角度介绍图像处理方法发执行步骤，请参阅图2a，图2a是本申请实施例提供的一种图像处理方法的流程示意图。如图所示，所述图像处理方法包括：
S201，根据第一图像获取第二图像。
其中，第一图像可以是利用测量工具拍摄切片样品得到的ONON或OPOP图像，第二图像可以是在第一图像的基础上进行处理得到图像，第二图像相比于第一图像可以更加清晰、噪声更小或更加轻量级等。
S202，根据所述第二图像确定多个平行线组。
其中，所述多个平行线组中每个平行线组的倾斜角度不同，所述每个平行线组中包括多条平行线。也就是说，可以在第二图像上画一条斜线，然后再根据该斜线确定出多条在第二图像上的平行线，这样就组成了该条斜线的平行线组，根据不同的角度在第二图像画出不同倾斜角度的斜线，然后就可以得到多个平行线组了。由于第二图像上包括多个像素点，因此同一个像素点在一个平行线组中只会出现一次，但同一个像素点会出现在不同的平行线组中。
S203，获取所述多条平行线中每条平行线的第一标准偏差值。
其中，所述第一标准偏差值用于指示对应的平行线相对于所述第二图像的重合度。由于制造3D NAND存储器的过程始于沉积多层交替的材料层，因此获得的第二图像是具有明暗相间的条纹的图像，该第一标准偏差就可以用来确定所述平行线与该条纹的倾斜角度的重合度。由于每个平行线组中包含的是多条平行线，因此获取所述多条平行线中每条平行线的第一标准偏差值可以是确定每个平行线组中的任意一条平行线的第一标准偏差值。
S204，根据所述第一标准偏差值从所述多个平行线组中确定目标平行线组。
其中，可以根据第一标准偏差值确定出倾斜角度与第二图像中的明暗条纹的倾斜角度重合度最高的一个平行线组为目标平行线组。
S205，根据所述目标平行线组确定所述第一图像的倾斜角度。
其中，处理第一图像得到的第二图像的图像倾斜角度并没有改变，目标平行线组中包含了一个特定倾斜角度的平行线组，因此可以将该特定角度确定为第二图像的倾斜角度，同时也就是第一图像的倾斜角度。
可见，本实例中，首先根据第一图像获取第二图像，然后根据所述第二图像确定多个平行线组，再然后获取所述多条平行线中每条平行线的第一标准偏差值，所述第一标准偏差值用于指示对应的平行线相对于所述第二图像的重合度，再然后根据所述第一标准偏差值从所述多个平行线组中确定目标平行线组，最后根据所述目标平行线组确定所述第一图像的倾斜角度。这样可以快速高效的确定出在检测图像时图像需要倾斜的角度，且由于本方案确定出的倾斜角度不依赖于人的主观判断，因此可以保证测量结果的可重复性和可再现性，以及保证测量结果的准确性。
在一个可能的实例中，所述获取所述多条平行线中每条平行线的第一标准偏差值，包括：获取所述每条平行线包含的多个第一图像矩阵；获取所述多个第一图像矩阵中每个第一图像矩阵对应的第一图像强度；根据所述第一图像强度确定所述每条平行线的平均图像强度；确定所述每个第一图像矩阵对应的第一图像强度和其所在的平行线的平均图像强度的第一差值；确定所述每条平行线包含的所有第一图像矩阵对应的第一差值的平均值为所述每条平行线的第一标准偏差值。
其中，可以给第二图像设置一个直角坐标系，该坐标系的横纵坐标为该第二图像的像素值，因此每个像素点就拥有一个具体的坐标值，该第一图像矩阵就可以包括该坐标值，该第一图像矩阵中还可以包括每个像素点对应的强度值等内容。每条平行线具有一定的长度，因此每条平行线会经过多个像素点，该多个像素点对应的第一图像矩阵就是该平行线对应的多个第一图像矩阵。所述第一图像强度是该对应的像素点的图像像素的强度值的大小，将每条平行线上的第一图像矩阵对应的第一图像强度减去该条平行线的平均强度值，就可以得到每个第一图像矩阵也就是每个像素点对应的的第一差值。计算出每条平行线对应的所有第一差值的平均值就是每条平行线的第一标准偏差值。例如S＝{S1，S2，…，Sn}是每个第一图像矩阵对应的强度值，这些强度值与其平均值的第一标准偏差计算方式为：Sk-(S1+S2+S3+......+Sn)÷n，Sk为一个具体图像矩阵对应的强度值。
如图2b所示，图2b是本申请实施例提供的一种图像强度示意图，图2b的左图为第二图像，该第二图像上的白色虚线就是任意一个平行线组中的任意一条平行线，图2b中的右图就是图像强度图，图中的黑色圆点是左图中的白色虚线对应的多个矩阵的第一图像强度，图中的黑色直线为左图中的白色虚线对应的强度均值，黑色圆点对应的纵坐标的值减去黑色直线对应的纵坐标的值就是左图中的白色虚线的第一标准偏差值。从右图中可以直观的看出该倾斜角度下的平行线对应的各个图像矩阵的强度值杂乱的分布在平均强度值的两边，该倾斜角度下的平行线的偏差值就较大。而如图2c所示，图2c是本申请实施例提供的另一种图像强度示意图，可以看出，该图2c中的左图中的黑色虚线对应的图像矩阵的强度值均匀分布在在右图中与该黑色虚线对应的强度均值的周围，因此该倾斜角度下的平行线的偏差值就较小，黑色虚线与第二图像的明暗条纹的倾斜角度重合度就相比与图2b中的白色虚线的重合度高。
具体实现中，所述根据所述第一图像强度确定所述每条平行线的平均图像强度，可以包括：获取所述每条平行线对应的第一图像强度的置信度；获取置信水平高于预设值的第一图像矩阵对应的图像强度置信区间；确定所述置信区间对应的图像强度的平均值为所述每条平行线的平均图像强度。
可见，本实例中，根据每条平行线的图像矩阵对应的强度值与平均强度值比较来确定每条平行线的第一标准偏差，可以提高对图像的倾斜角度的确定的准确性，以此保证测量结果的可重复性和测量结果的准确性。
在一个可能的实例中，所述根据所述第一标准偏差值从所述多个平行线组中确定目标平行线组，包括：确定所述多个平行线组中每个平行线组包括的所有平行线的第一标准偏差值的平均值，为所述每个平行线组的第二标准偏差值；确定所述第二标准偏差值最小的平行线组为目标平行线组。
其中，因为有多个平行线组，而多个平行线组中包括多条平行线，每条平行线对应有一个第一标准偏差值，因此，可以先把每个平行线组的第一标准偏差值求和然后再平均，就可以得到一个平行线组的第二标准偏差值。第二标准偏差值越小就说明该平行线组的倾斜角度与第二图像的明暗条纹的倾斜角度的重合度越高。如图2d所示，图2d是本申请实施例提供的一种标准偏差值计算示意图，图2d中的右图上下起伏的曲线对应的纵坐标就是左图中的白色平行线对应的第一标准偏差值，右图中的横坐标表示为左图纵轴从上到下的平行线，右图中的黑色直线就是左图中的所有平行线的强度的强度均值，也就是一个平行线组对应的第二标准偏差值。如图2e所示，图2e是本申请实施例提供的一种一种标准偏差值示意图，如图所示，图中横坐标为每个平行线组对应的倾斜角度，纵坐标为第二标准偏差值的大小，由图可知，根据所有的平行线组的第二标准偏差值的比较来看，在倾斜角度为负3度的时候该第二标准偏差值为最小，则可以确定倾斜角度为负3度对应的平行线组为目标平行线组。
可见，本实例中，根据所有平行线的第一标准偏差值得到每个平行线组的第二标准偏差值，然后将第二标准偏差值最小的平行线组确定为目标平行线组，这样不仅可以快速的对目标平行线组进行确定，而且可以提高确定出的第二图像的倾斜角度的准确性，以此保证测量结果的可重复性和测量结果的准确性。
在一个可能的实例中，所述根据所述目标平行线组确定所述第一图像的倾斜角度，包括：确定所述目标平行线组中任意一条平行线为目标平行线；获取所述目标平行线中包含的任意多个第一图像矩阵；根据所述任意多个第一图像矩阵确定所述目标平行线的倾斜角度；确定所述目标平行线的倾斜角度为所述第一图像的倾斜角度。
其中，目标平行线组中的平行线与第二图像中的明暗条纹的倾斜角度的重合度最高，因此可以确定目标平行线组对应的倾斜角度就是第二图像的倾斜角度，而第二图像的倾斜角度与第一图像的倾斜角度相同，因此目标平行线组对应的倾斜角度就是第一图像的倾斜角度。
可见，本实例中，确定第一图像的倾斜角度与目标平行线组中的平行线的倾斜角度相同，这样不仅可以快速的确定出第一图像的倾斜角度，而且可以提高确定出的第二图像的倾斜角度的准确性，以此保证测量结果的可重复性和测量结果的准确性。
在一个可能的实例中，所述获取所述每条平行线包含的多个第一图像矩阵，包括：获取所述第二图像包含的多个第二图像矩阵，以及所述多个第二图像矩阵中的每个第二图像矩阵对应的第二图像强度；根据所述多个第二图像矩阵和所述第二图像强度获取多个第三图像矩阵，以及所述多个第三图像矩阵中每个第三图像矩阵对应的第三图像强度；根据所述第三图像矩阵获取所述每条平行线包含的多个第一图像矩阵，所述多个第一图像矩阵为所述多个第三图像矩阵中的图像矩阵。
其中，多个图像矩阵对应于图像中整数坐标处的强度。例如，坐标(1,1)的强度为100，坐标(1,2)的强度为90，依此类推，而穿过图像的线将穿过具有浮动坐标的点，例如(1.5223，2.12315)，因此需要以一种方式估算出在图像上绘制的直线上或其附近的点处的强度，就需要进行某种“插值”。例如对图像进行双线性插值，这样对第二图像进行插值后的第三图像矩阵，能够估计第二图像中任何点的强度，甚至是具有浮动坐标的点。
可见，本实例中，对第二图像进行插值得到第三图像矩阵，再根据第三图像均值获取每条平行线包含的多个第一图像矩阵，可以提高确定出的第二图像的倾斜角度的准确性，以此保证测量结果的可重复性和测量结果的准确性。
在一个可能的实例中，所述根据第一图像获取第二图像，包括：获取所述第一图像包含的多个第四图像矩阵，以及所述多个第四图像矩阵中每个第四图像矩阵对应的第四图像强度；根据所述第四图像强度确定所述第一图像的平均图像强度；获取所述第一图像的标准图像强度；根据所述第四图像强度、所述平均图像强度和所述标准图像强度获取所述每个第四图像矩阵对应的第五图像强度；根据所述第四图像矩阵以及其对应的第五图像强度获取第二图像。
其中，可以给第一图像设置一个直角坐标系，该坐标系的横纵坐标为该第一图像的像素值，因此每个像素点就拥有一个具体的坐标值，该第四图像矩阵就可以包括该坐标值。显微图像是通过从晶圆产品上切割薄片获得的，而切割通常是不均匀的，并导致图像在坐标轴上的亮度不对称。因此需要根据标准图像强度对第一图像中的亮度等进行处理，以得到亮度对称的第二图像。
可见，本实例中，对第一图像进行处理，得到去除亮度的第二图像，可以提高确定出的第二图像的倾斜角度的准确性，以此保证测量结果的可重复性和测量结果的准确性。
在一个可能的实例中，所述每个第四图像矩阵分别包括横轴元素和纵轴元素，所述根据所述第四图像强度确定所述第一图像的平均图像强度，包括：划分所述第四图像矩阵为多个图像矩阵组，所述多个图像矩阵组中每个图像矩阵组包含的第四图像矩阵的横轴元素相同或纵轴元素相同；根据所述第四图像强度获取所述每个图像矩阵组的平均图像强度。
其中，每个图像矩阵组中对应的像素点的横坐标后纵坐标相同，因此每个图像矩阵组的平均图像强度就为横坐标方向上或纵坐标方向上对应的图像矩阵的平均强度。所述平均图像强度的计算方法可以为：
其中，A[i,k]为第四图像矩阵对应的坐标中x＝k和y＝i处的图像强度，n为纵坐标的最大值。
可见，本实例中，根据横坐标方向或纵坐标方向上的图像矩阵对应图像强度来确定平均强度，可以有针对性的对第一图像的亮度进行去除，提高确定出的第二图像的倾斜角度的准确性，以此保证测量结果的可重复性和测量结果的准确性。
在一个可能的实例中，所述根据所述第四图像强度、所述平均图像强度和所述标准图像强度获取每个所述第四图像矩阵对应的第五图像强度，包括：获取所述每个第四图像矩阵对应的第四图像强度与其所在的图像矩阵组的平均图像强度的第二差值；确定所述每个第四图像矩阵对应的第二差值与所述标准图像强度之和为每个所述第四图像矩阵对应的第五图像强度。
其中，如图2f所示，图2f是本申请实施例提供的一种图像处理过程示意图，图2f中的图(a)为第一图像，也就是输入源，可以看出第一图像在水平轴上的亮度不对称，图2f中的图(b)为沿横坐标的图像矩阵对应的平均强度，也就是说每一个横坐标都对应有一个平均强度值，图2f中的图(c)就是处理后得到的第二图像，可以看出，该第二图像的亮度在水平轴上就是对称的。具体根据所述第四图像强度、所述平均图像强度和所述标准图像强度获取每个所述第四图像矩阵对应的第五图像强度的计算方式为：R[i,k]＝A[i,k]-f(k)+f(0)，其中，A[i,k]为第四图像矩阵对应的坐标中x＝k和y＝i处的图像强度，f(k)为在横坐标为k时对应的平均强度值，f(0)为标准图像强度，也可以是在横坐标为0时对应的平均强度值。
具体实现中，所述获取所述第一图像包含的多个第四图像矩阵之前，所述方法还包括：对所述第一图像进行下采样，获取下采样后的图像包含的多个第四图像矩阵。
可见，本实例中，根据横坐标方向或纵坐标方向上的图像矩阵对应图像强度来确定平均强度，可以有针对性的对第一图像的亮度进行去除，提高确定出的第二图像的倾斜角度的准确性，以此保证测量结果的可重复性和测量结果的准确性。
在一个可能的实例中，所述根据第一图像获取第二图像之前，所述方法还包括：获取初始图像；对所述初始图像进行下采样，并获得第一图像。
其中，所述初始图像可以是直接根据测量工具获取的数千万像素的显微图像，因此需要对图像进行下采样以将分辨率降低到几十万像素。所述下采样是指对于一个样值序列间隔几个样值取样一次。
可见，本实例中，先对初始图像进行下采样，可以使得第一图像变得更加轻量级，而且图像的轻微下采样还可以起到去噪的作用，提高确定出的第二图像的倾斜角度的准确性，以此保证测量结果的可重复性和测量结果的准确性。
在一个可能的实例中，所述根据所述目标平行线组确定所述第一图像的倾斜角度之后，所述方法还包括：向电子设备发送所述倾斜角度，所述电子设备用于调整所述第一图像的倾斜角度并显目标图像，所述目标图像为调整倾斜角度后的所述第一图像。
其中，所述电子设备可以是如图1a中的电子设备，也可以是显微设备，获取图像后，电子设备可以按照确定出的倾斜角度对图像进行旋转，还可以在选择图像后，自动测量和批量处理确定交替堆叠和薄膜堆叠层厚度之间的边界。
可见，本实例中，确定出图像的倾斜角度并对图像进行旋转后对图像进行分析测量，可以降低主观因素在测量过程中的占比，以此保证测量结果的可重复性和测量结果的准确性。
请参阅图3，图3是本申请实施例提供的另一种图像处理方法的流程示意图，如图所述，所述图像处理方法包括以下步骤：
S301，根据第一图像获取第二图像；
S302，根据所述第二图像确定多个平行线组；
S303，获取所述每条平行线包含的多个第一图像矩阵；
S304，获取所述多个第一图像矩阵中每个第一图像矩阵对应的第一图像强度；
S305，根据所述第一图像强度确定所述每条平行线的平均图像强度；
S306，确定所述每个第一图像矩阵对应的第一图像强度和其所在的平行线的平均图像强度的第一差值；
S307，确定所述每条平行线包含的所有第一图像矩阵对应的第一差值的平均值为所述每条平行线的第一标准偏差值；
S308，确定所述多个平行线组中每个平行线组包括的所有平行线的第一标准偏差值的平均值，为所述每个平行线组的第二标准偏差值；
S309，确定所述第二标准偏差值最小的平行线组为目标平行线组；
S310，根据所述目标平行线组确定所述第一图像的倾斜角度。
可见，本申请实施例中，首先获得每条平行线包含的图像矩阵对应的图像强度的平均值，得到每条平行线的第一标准偏差值，然后再根据每个平行线组中包含的每条平行线的第一标准偏差值得到每个平行线组的第二标准偏差值，再然后确定第二标准偏差值最小的平行线组为目标平行线组，最后根据目标平行线组中的平行线的倾斜角度确定第一图像的倾斜角度。这样可以提高确定出的第二图像的倾斜角度的准确性，以此保证测量结果的可重复性和测量结果的准确性。
请参阅图4，图4是本申请实施例提供的另一种图像处理方法的流程示意图，如图所述，本图像处理方法包括以下步骤：
S401，获取所述第一图像包含的多个第四图像矩阵，以及所述多个第四图像矩阵中每个第四图像矩阵对应的第四图像强度；
S402，划分所述第四图像矩阵为多个图像矩阵组，所述多个图像矩阵组中每个图像矩阵组包含的第四图像矩阵的横轴元素相同或纵轴元素相同；
S403，根据所述第四图像强度获取所述每个图像矩阵组的平均图像强度；
S404，获取所述第一图像的标准图像强度；
S405，获取所述每个第四图像矩阵对应的第四图像强度与其所在的图像矩阵组的平均图像强度的第二差值；
S406，确定所述每个第四图像矩阵对应的第二差值与所述标准图像强度之和为每个所述第四图像矩阵对应的第五图像强度；
S407，根据所述第四图像矩阵以及其对应的第五图像强度获取第二图像；
S408，根据所述第二图像确定多个平行线组；
S409，获取所述多条平行线中每条平行线的第一标准偏差值；
S410，根据所述第一标准偏差值从所述多个平行线组中确定目标平行线组；
S411，根据所述目标平行线组确定所述第一图像的倾斜角度。
可见，本实例中，首先获取每个图像矩阵组的平均图像强度，然后确定每个图像矩阵对应的图像强度与该图像矩阵对应的图像矩阵组的平均图像强度的差值，再然后计算该差值与标准图像强度之和，以此或许第五图像强度，使得第二图像中的图像矩阵对应的图像强度为第五图像强度，也就是说第一图像与第二图像的区别为图像矩阵对应的图像强度不同，再然后获取多个平行线组，以及多条平行线中每条平行线的第一标准偏差值，最后根据第一标准偏差值获取目标平行线组，并根据目标平行线组获取第一图像的倾斜角度。这样可以解决获取的第一图像的亮度不对称的问题，使得后续在计算时能提高确定出的第二图像的倾斜角度的准确性，以此保证测量结果的可重复性和测量结果的准确性。
与上述图2a、图3和图4所示的实施例一致的，请参阅图5，图5是本申请实施例提供的一种图像处理装置的结构示意图，所述图像处理装置500包括第一获取单元501，用于根据第一图像获取第二图像；第一确定单元502，用于根据所述第二图像确定多个平行线组，所述多个平行线组中每个平行线组的倾斜角度不同，所述每个平行线组中包括多条平行线；第二获取单元503，用于获取所述多条平行线中每条平行线的标准偏差值，所述标准偏差值用于指示对应的平行线相对于所述第二图像的重合度；第二确定单元504，用于根据所述第一标准偏差值从所述多个平行线组中确定目标平行线组；第三确定单元505，用于根据所述目标平行线组确定所述第一图像的倾斜角度。
在一个可能的实例中，在所述获取所述多条平行线中每条平行线的第一标准偏差值方面，所述具体用于：所述第二获取单元503具体用于：获取所述每条平行线包含的多个第一图像矩阵；获取所述多个第一图像矩阵中每个第一图像矩阵对应的第一图像强度；根据所述第一图像强度确定所述每条平行线的平均图像强度；确定所述每个第一图像矩阵对应的第一图像强度和其所在的平行线的平均图像强度的第一差值；确定所述每条平行线包含的所有第一图像矩阵对应的第一差值的平均值为所述每条平行线的第一标准偏差值。
在一个可能的实例中，在所述根据所述第一标准偏差值从所述多个平行线组中确定目标平行线组方面，所述第二确定单元504具体用于：确定所述多个平行线组中每个平行线组包括的所有平行线的第一标准偏差值的平均值，为所述每个平行线组的第二标准偏差值；确定所述第二标准偏差值最小的平行线组为目标平行线组。
在一个可能的实例中，在所述根据所述目标平行线组确定所述第一图像的倾斜角度方面，所述第三确定单元505具体用于：确定所述目标平行线组中任意一条平行线为目标平行线；获取所述目标平行线中包含的任意多个第一图像矩阵；根据所述任意多个第一图像矩阵确定所述目标平行线的倾斜角度；确定所述目标平行线的倾斜角度为所述第一图像的倾斜角度。
在一个可能的实例中，在所述获取所述每条平行线包含的多个第一图像矩阵方面，所述第二获取单元503具体用于：获取所述第二图像包含的多个第二图像矩阵，以及所述多个第二图像矩阵中的每个第二图像矩阵对应的第二图像强度；根据所述多个第二图像矩阵和所述第二图像强度获取多个第三图像矩阵，以及所述多个第三图像矩阵中每个第三图像矩阵对应的第三图像强度；根据所述第三图像矩阵获取所述每条平行线包含的多个第一图像矩阵，所述多个第一图像矩阵为所述多个第三图像矩阵中的图像矩阵。
在一个可能的实例中，在所述根据第一图像获取第二图像方面，所述第一获取单元501具体用于：获取所述第一图像包含的多个第四图像矩阵，以及所述多个第四图像矩阵中每个第四图像矩阵对应的第四图像强度；根据所述第四图像强度确定所述第一图像的平均图像强度；获取所述第一图像的标准图像强度；根据所述第四图像强度、所述平均图像强度和所述标准图像强度获取所述每个第四图像矩阵对应的第五图像强度；根据所述第四图像矩阵以及其对应的第五图像强度获取第二图像。
在一个可能的实例中，在所述每个第四图像矩阵分别包括横轴元素和纵轴元素，所述根据所述第四图像强度确定所述第一图像的平均图像强度方面，所述第一获取单元501具体用于：划分所述第四图像矩阵为多个图像矩阵组，所述多个图像矩阵组中每个图像矩阵组包含的第四图像矩阵的横轴元素相同或纵轴元素相同；根据所述第四图像强度获取所述每个图像矩阵组的平均图像强度。
在一个可能的实例中，在所述根据所述第四图像强度、所述平均图像强度和所述标准图像强度获取每个所述第四图像矩阵对应的第五图像强度方面，所述第一获取单元501具体用于：获取所述每个第四图像矩阵对应的第四图像强度与其所在的图像矩阵组的平均图像强度的第二差值；确定所述每个第四图像矩阵对应的第二差值与所述标准图像强度之和为每个所述第四图像矩阵对应的第五图像强度。
在一个可能的实例中，在所述根据第一图像获取第二图像之前，所述图像处理装置500还用于：获取初始图像；对所述初始图像进行下采样，并获得第一图像。
在一个可能的实例中，在所述根据所述目标平行线组确定所述第一图像的倾斜角度之后，所述图像处理装置500还用于：向电子设备发送所述倾斜角度，所述电子设备用于调整所述第一图像的倾斜角度并显目标图像，所述目标图像为调整倾斜角度后的所述第一图像。
可以理解的是，由于方法实施例与装置实施例为相同技术构思的不同呈现形式，因此，本申请中方法实施例部分的内容应同步适配于装置实施例部分，此处不再赘述。
在采用集成的单元的情况下，如图6所示，图6是本申请实施例提供的另一种图像处理装置的结构示意图。在图6中，图像处理装置600包括：处理模块602和通信模块601。处理模块602用于对图像处理装置的动作进行控制管理，例如，对第一获取单元501、第一确定单元502、第二获取单元503、第二确定单元504和第三确定单元505在执行相关命令时的控制管理，和/或用于执行本文所描述的技术的其它过程。通信模块601用于支持图像处理装置与其他设备之间的交互。如图6所示，图像处理装置还可以包括存储模块603，存储模块603用于存储图片获取装置的程序代码和数据。
其中，处理模块602可以是处理器或控制器，例如可以是中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)，通用处理器，数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)，ASIC，FPGA或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本申请公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。所述处理器也可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，DSP和微处理器的组合等等。通信模块601可以是收发器、RF电路或通信接口等。存储模块603可以是存储器。
其中，上述方法实施例涉及的各场景的所有相关内容均可以援引到对应功能模块的功能描述，在此不再赘述。上述图像处理装置500和图像处理装置600均可执行上述图2a、图3和图4所示的图像处理方法。
上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令或计算机程序。在计算机上加载或执行所述计算机指令或计算机程序时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以为通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线或无线方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集合的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质。半导体介质可以是固态硬盘。
本申请实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤，上述计算机包括电子设备。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品，上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，上述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包，上述计算机包括电子设备。
应理解，在本申请的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法、装置和系统，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的；例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式；例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理包括，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，可轻易想到变化或替换，均可作各种更动与修改，包含上述不同功能、实施步骤的组合，包含软件和硬件的实施方式，均在本发明的保护范围。
Claims (13)
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
根据第一图像获取第二图像；
根据所述第二图像确定多个平行线组，所述多个平行线组中每个平行线组的倾斜角度不同，所述每个平行线组中包括多条平行线；
获取所述多条平行线中每条平行线的第一标准偏差值，所述第一标准偏差值用于指示对应的平行线相对于所述第二图像的重合度；
根据所述第一标准偏差值从所述多个平行线组中确定目标平行线组；
根据所述目标平行线组确定所述第一图像的倾斜角度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述多条平行线中每条平行线的第一标准偏差值，包括：
获取所述每条平行线包含的多个第一图像矩阵；
获取所述多个第一图像矩阵中每个第一图像矩阵对应的第一图像强度；
根据所述第一图像强度确定所述每条平行线的平均图像强度；
确定所述每个第一图像矩阵对应的第一图像强度和其所在的平行线的平均图像强度的第一差值；
确定所述每条平行线包含的所有第一图像矩阵对应的第一差值的平均值为所述每条平行线的第一标准偏差值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一标准偏差值从所述多个平行线组中确定目标平行线组，包括：
确定所述多个平行线组中每个平行线组包括的所有平行线的第一标准偏差值的平均值，为所述每个平行线组的第二标准偏差值；
确定所述第二标准偏差值最小的平行线组为目标平行线组。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标平行线组确定所述第一图像的倾斜角度，包括：
确定所述目标平行线组中任意一条平行线为目标平行线；
获取所述目标平行线中包含的任意多个第一图像矩阵；
根据所述任意多个第一图像矩阵确定所述目标平行线的倾斜角度；
确定所述目标平行线的倾斜角度为所述第一图像的倾斜角度。
5.根据权利要求2-4任一项所述的方法，其特征在于，所述获取所述每条平行线包含的多个第一图像矩阵，包括：
获取所述第二图像包含的多个第二图像矩阵，以及所述多个第二图像矩阵中的每个第二图像矩阵对应的第二图像强度；
根据所述多个第二图像矩阵和所述第二图像强度获取多个第三图像矩阵，以及所述多个第三图像矩阵中每个第三图像矩阵对应的第三图像强度；
根据所述第三图像矩阵获取所述每条平行线包含的多个第一图像矩阵，所述多个第一图像矩阵为所述多个第三图像矩阵中的图像矩阵。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据第一图像获取第二图像，包括：
获取所述第一图像包含的多个第四图像矩阵，以及所述多个第四图像矩阵中每个第四图像矩阵对应的第四图像强度；
根据所述第四图像强度确定所述第一图像的平均图像强度；
获取所述第一图像的标准图像强度；
根据所述第四图像强度、所述平均图像强度和所述标准图像强度获取所述每个第四图像矩阵对应的第五图像强度；
根据所述第四图像矩阵以及其对应的第五图像强度获取第二图像。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述每个第四图像矩阵分别包括横轴元素和纵轴元素，所述根据所述第四图像强度确定所述第一图像的平均图像强度，包括：
划分所述第四图像矩阵为多个图像矩阵组，所述多个图像矩阵组中每个图像矩阵组包含的第四图像矩阵的横轴元素相同或纵轴元素相同；
根据所述第四图像强度获取所述每个图像矩阵组的平均图像强度。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述第四图像强度、所述平均图像强度和所述标准图像强度获取每个所述第四图像矩阵对应的第五图像强度，包括：
获取所述每个第四图像矩阵对应的第四图像强度与其所在的图像矩阵组的平均图像强度的第二差值；
确定所述每个第四图像矩阵对应的第二差值与所述标准图像强度之和为每个所述第四图像矩阵对应的第五图像强度。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据第一图像获取第二图像之前，所述方法还包括：
获取初始图像；
对所述初始图像进行下采样，并获得第一图像。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标平行线组确定所述第一图像的倾斜角度之后，所述方法还包括：
向电子设备发送所述倾斜角度，所述电子设备用于调整所述第一图像的倾斜角度并显目标图像，所述目标图像为调整倾斜角度后的所述第一图像。
11.一种图像处理装置，其特征在于，包括：
第一获取单元，用于根据第一图像获取第二图像；
第一确定单元，用于根据所述第二图像确定多个平行线组，所述多个平行线组中每个平行线组的倾斜角度不同，所述每个平行线组中包括多条平行线；
第二获取单元，用于获取所述多条平行线中每条平行线的第一标准偏差值，所述第一标准偏差值用于指示对应的平行线相对于所述第二图像的重合度；
第二确定单元，用于根据所述第一标准偏差值从所述多个平行线组中确定目标平行线组；
第三确定单元，用于根据所述目标平行线组确定所述第一图像的倾斜角度。
12.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器和通信接口，所述处理器和所述通信接口分别与所述存储器通信连接，所述存储器存储有一个或多个程序，并且所述一个或多个程序由所述处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行如权利要求1-10任一项所述的方法中的步骤的指令。
13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序可操作来使得计算机执行如权利要求1-10中任一项所述的方法。
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Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113256700B (zh) * | 2021-05-26 | 2023-05-23 | 长江存储科技有限责任公司 | 图层厚度检测方法及装置、电子设备、可读存储介质 |
| CN114972769B (zh) * | 2022-06-17 | 2023-07-28 | 北京百度网讯科技有限公司 | 图像处理方法、三维地图生成方法、装置、设备及介质 |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH07190775A (ja) * | 1993-12-27 | 1995-07-28 | Mitsui Constr Co Ltd | 測量装置及びレーザ射出ユニット |
| CN1582459A (zh) * | 2001-06-12 | 2005-02-16 | 奥普提克斯晶硅有限公司 | 矫正梯形畸变的系统及方法 |
| US7302092B1 (en) * | 1998-03-20 | 2007-11-27 | London Health Sciences Research Inc. | Three-dimensional imaging system |
| JP2014033342A (ja) * | 2012-08-03 | 2014-02-20 | Panasonic Corp | 画像補正装置 |
| CN106409837A (zh) * | 2015-07-27 | 2017-02-15 | 旺宏电子股份有限公司 | 存储器及其制作方法 |
| CN109089093A (zh) * | 2018-08-29 | 2018-12-25 | 歌尔股份有限公司 | 图像处理方法、装置和设备 |
| JP2019035656A (ja) * | 2017-08-15 | 2019-03-07 | 学校法人 工学院大学 | ３次元形状測定装置、３次元形状測定方法、及び３次元形状測定プログラム |
| CN111222567A (zh) * | 2020-01-03 | 2020-06-02 | 长江存储科技有限责任公司 | 氮化物密度的相似性分析方法和设备 |
Family Cites Families (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2011155161A1 (ja) * | 2010-06-11 | 2011-12-15 | パナソニック株式会社 | 画像処理装置および画像処理方法 |
| CN102884803A (zh) * | 2011-05-11 | 2013-01-16 | 松下电器产业株式会社 | 图像处理装置、影像处理方法、程序、集成电路 |
| US9219074B2 (en) * | 2014-01-17 | 2015-12-22 | Macronix International Co., Ltd. | Three-dimensional semiconductor device |
| JP6066066B2 (ja) * | 2013-02-20 | 2017-01-25 | 株式会社ジオ技術研究所 | 立体視画像出力システム |
| US8859343B2 (en) * | 2013-03-13 | 2014-10-14 | Macronix International Co., Ltd. | 3D semiconductor structure and manufacturing method thereof |
| CN109242947B (zh) * | 2017-07-11 | 2023-07-21 | 中慧医学成像有限公司 | 三维超声图像显示方法 |
| US11353798B2 (en) * | 2017-10-13 | 2022-06-07 | Hitachi High-Technologies Corporation | Pattern measurement device and pattern measurement method |
-
2021
- 2021-02-18 CN CN202110188340.1A patent/CN112818991B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH07190775A (ja) * | 1993-12-27 | 1995-07-28 | Mitsui Constr Co Ltd | 測量装置及びレーザ射出ユニット |
| US7302092B1 (en) * | 1998-03-20 | 2007-11-27 | London Health Sciences Research Inc. | Three-dimensional imaging system |
| CN1582459A (zh) * | 2001-06-12 | 2005-02-16 | 奥普提克斯晶硅有限公司 | 矫正梯形畸变的系统及方法 |
| JP2014033342A (ja) * | 2012-08-03 | 2014-02-20 | Panasonic Corp | 画像補正装置 |
| CN106409837A (zh) * | 2015-07-27 | 2017-02-15 | 旺宏电子股份有限公司 | 存储器及其制作方法 |
| JP2019035656A (ja) * | 2017-08-15 | 2019-03-07 | 学校法人 工学院大学 | ３次元形状測定装置、３次元形状測定方法、及び３次元形状測定プログラム |
| CN109089093A (zh) * | 2018-08-29 | 2018-12-25 | 歌尔股份有限公司 | 图像处理方法、装置和设备 |
| CN111222567A (zh) * | 2020-01-03 | 2020-06-02 | 长江存储科技有限责任公司 | 氮化物密度的相似性分析方法和设备 |
Also Published As
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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