JPH10339607A - 画像間位置ずれ解析法 - Google Patents
画像間位置ずれ解析法Info
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- JPH10339607A JPH10339607A JP14893297A JP14893297A JPH10339607A JP H10339607 A JPH10339607 A JP H10339607A JP 14893297 A JP14893297 A JP 14893297A JP 14893297 A JP14893297 A JP 14893297A JP H10339607 A JPH10339607 A JP H10339607A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】ＣＣＤの様に画素のゲインにばらつきがある検
出器で撮影した画像ペアの相互相関関数に発生するアー
ティファクトを自動的に除去する。 【解決手段】アーティファクトの発生位置は画像検出器
の各画素のゲインの分布によって決定されることを利用
し、上記発生位置の強度を近接データの補間値で置換す
ることによってアーティファクトを除去する。
出器で撮影した画像ペアの相互相関関数に発生するアー
ティファクトを自動的に除去する。 【解決手段】アーティファクトの発生位置は画像検出器
の各画素のゲインの分布によって決定されることを利用
し、上記発生位置の強度を近接データの補間値で置換す
ることによってアーティファクトを除去する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】画像間の位置ずれ量を各画像
の強度分布から解析する方法であって、画像検出器によ
る雑音の影響を除去する技術に関する。
の強度分布から解析する方法であって、画像検出器によ
る雑音の影響を除去する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】画像間の位置ずれ量を計算機で解析する
場合、ウルトラマイクロスコピー 第４０巻 ８９−１
０７（Ultramicroscopy ，Vol.40,1992,pp.89−107）記
載の様に、画像演算に相互相関関数を利用する場合が多
い。位置ずれＤ＝(ｄｘ，ｄｙ)のある２枚の画像の強度
をＡ（ｉ，ｊ）とＢ（ｉ，ｊ）＝Ａ（ｉ−ｄｘ，ｊ−ｄ
ｙ)(ｉ＝１，…，ｎ．ｊ＝１，…，ｍ）とすると、Ａ
（ｉ，ｊ）とＢ(ｉ，ｊ)の相互相関関数Ｇ（ｋ，ｌ）
（ｋ＝−ｎ／２，…，ｎ／２，ｊ＝−ｍ／２，…，ｍ／
２）はＧ（ｄｘ，ｄｙ）で最大値を持つことを利用し、
Ｄ＝（ｄｘ，ｄｙ）を特定する。
場合、ウルトラマイクロスコピー 第４０巻 ８９−１
０７（Ultramicroscopy ，Vol.40,1992,pp.89−107）記
載の様に、画像演算に相互相関関数を利用する場合が多
い。位置ずれＤ＝(ｄｘ，ｄｙ)のある２枚の画像の強度
をＡ（ｉ，ｊ）とＢ（ｉ，ｊ）＝Ａ（ｉ−ｄｘ，ｊ−ｄ
ｙ)(ｉ＝１，…，ｎ．ｊ＝１，…，ｍ）とすると、Ａ
（ｉ，ｊ）とＢ(ｉ，ｊ)の相互相関関数Ｇ（ｋ，ｌ）
（ｋ＝−ｎ／２，…，ｎ／２，ｊ＝−ｍ／２，…，ｍ／
２）はＧ（ｄｘ，ｄｙ）で最大値を持つことを利用し、
Ｄ＝（ｄｘ，ｄｙ）を特定する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上記位置ずれ解析法は
画像に含まれる雑音の影響を考慮していない。多数の画
素から構成される画像検出器、例えばＣＣＤでは、各画
素のゲインにばらつきがある。試料のコントラストより
もゲインのばらつきによるコントラストが大きい画像の
相互相関関数を計算すると、相互相関関数の原点Ｇ
（０，０）にδ的なピークが発生する。なぜならＧ
（０，０）では画像ペアにおけるゲインのばらつきが一
致した状態でＧを計算するが、その他のＧ（ｋ≠０，ｌ
≠０）では画像ペアにおけるゲインのばらつきが異なる
状態でＧを計算するからである。計算機がアーティファ
クトであるδ的なピークを相互相関関数の最大値である
と誤認識してしまうと、位置ずれは正しく特定されな
い。本発明の目的はこのアーティファクトを自動的に除
去することである。
画像に含まれる雑音の影響を考慮していない。多数の画
素から構成される画像検出器、例えばＣＣＤでは、各画
素のゲインにばらつきがある。試料のコントラストより
もゲインのばらつきによるコントラストが大きい画像の
相互相関関数を計算すると、相互相関関数の原点Ｇ
（０，０）にδ的なピークが発生する。なぜならＧ
（０，０）では画像ペアにおけるゲインのばらつきが一
致した状態でＧを計算するが、その他のＧ（ｋ≠０，ｌ
≠０）では画像ペアにおけるゲインのばらつきが異なる
状態でＧを計算するからである。計算機がアーティファ
クトであるδ的なピークを相互相関関数の最大値である
と誤認識してしまうと、位置ずれは正しく特定されな
い。本発明の目的はこのアーティファクトを自動的に除
去することである。
【０００４】
【課題を解決するための手段】ゲインのばらつきによる
アーティファクトは相互相関関数の原点にしか発生しな
いので、原点の強度を近接データの補間値で置き換える
ことによってアーティファクトは除去できる。この処理
は人の判断を必要としないので、計算機内で自動的に行
える。
アーティファクトは相互相関関数の原点にしか発生しな
いので、原点の強度を近接データの補間値で置き換える
ことによってアーティファクトは除去できる。この処理
は人の判断を必要としないので、計算機内で自動的に行
える。
【０００５】
【発明の実施の形態】透過電子顕微鏡（以下略してＴＥ
Ｍ）では試料ドリフトの測定やその他の光学パラメータ
の解析において、２枚の画像間の位置ずれ量を測定する
場合がある。各ＴＥＭ像をslow−scanＣＣＤ等のデジタ
ルカメラで検出し、計算機に送信し、位置ずれ量を解析
する。計算機で位置ずれ量を解析する場合、２枚の画像
の演算結果、例えば相互相関関数から特定する場合が多
い。特徴点の移動などで位置ずれを判断する方法は、特
徴点の選択等で人の判断を必要とするため全自動では行
えず、また特徴点の選択に測定精度が大きく依存するた
め任意の試料構造に適用できないからである。
Ｍ）では試料ドリフトの測定やその他の光学パラメータ
の解析において、２枚の画像間の位置ずれ量を測定する
場合がある。各ＴＥＭ像をslow−scanＣＣＤ等のデジタ
ルカメラで検出し、計算機に送信し、位置ずれ量を解析
する。計算機で位置ずれ量を解析する場合、２枚の画像
の演算結果、例えば相互相関関数から特定する場合が多
い。特徴点の移動などで位置ずれを判断する方法は、特
徴点の選択等で人の判断を必要とするため全自動では行
えず、また特徴点の選択に測定精度が大きく依存するた
め任意の試料構造に適用できないからである。
【０００６】まず、画像の強度分布から位置ずれ量を解
析する方法を示す。図１に示す様に、位置ずれＤ＝（ｄ
ｘ，ｄｙ）のある２枚の画像１をＡ（ｉ，ｊ)とＢ(ｉ，
ｊ）＝Ａ（ｉ−ｄｘ，ｊ−ｄｙ）（ｉ＝１，…，ｎ．ｊ
＝１，…，ｍ）と仮定する。Ａ（ｉ，ｊ）とＢ（ｉ＋
ｋ，ｊ＋ｌ）の積Ｇ（ｋ，ｌ）の総和を画像間の位置
（ｋ，ｌ）を変化させながら計算する。つまり画像ペア
の相互相関関数２を計算する。
析する方法を示す。図１に示す様に、位置ずれＤ＝（ｄ
ｘ，ｄｙ）のある２枚の画像１をＡ（ｉ，ｊ)とＢ(ｉ，
ｊ）＝Ａ（ｉ−ｄｘ，ｊ−ｄｙ）（ｉ＝１，…，ｎ．ｊ
＝１，…，ｍ）と仮定する。Ａ（ｉ，ｊ）とＢ（ｉ＋
ｋ，ｊ＋ｌ）の積Ｇ（ｋ，ｌ）の総和を画像間の位置
（ｋ，ｌ）を変化させながら計算する。つまり画像ペア
の相互相関関数２を計算する。
【０００７】
【数１】
【０００８】相互相関関数２は画像ペア１の強度分布が
一致すると最大値を持つ。つまり相互相関関数２は、
一致すると最大値を持つ。つまり相互相関関数２は、
【０００９】
【数２】
【００１０】で最大値を持つ。従って相互相関関数の最
大値の位置（ｄｘ，ｄｙ）から位置ずれＤ＝（ｄｘ，ｄ
ｙ）を特定できる。
大値の位置（ｄｘ，ｄｙ）から位置ずれＤ＝（ｄｘ，ｄ
ｙ）を特定できる。
【００１１】相互相関関数の最大値の他にも、Ａ（ｉ，
ｊ）とＢ（ｉ＋ｋ，ｊ＋ｌ）の差の絶対値の総和
ｊ）とＢ（ｉ＋ｋ，ｊ＋ｌ）の差の絶対値の総和
【００１２】
【数３】
【００１３】が最小となる位置を用いたり、Ａ（ｉ，
ｊ）とＢ（ｉ＋ｋ，ｊ＋ｌ）の差の二乗の総和
ｊ）とＢ（ｉ＋ｋ，ｊ＋ｌ）の差の二乗の総和
【００１４】
【数４】
【００１５】が最小となる位置を用いても良い。
【００１６】ここで画像ペア１に混入したノイズの影響
を考察する。ＣＣＤは少なくとも数１００×数１００の
画素から構成されているため、各画素にゲインのばらつ
きがある。そのためＴＥＭ像にはゲインのばらつきによ
るノイズが混入する。ＣＣＤに一定強度の電子線を照射
してゲインのばらつきＲ（ｉ，ｊ）を測定し、ゲインの
ばらつきＲ（ｉ，ｊ）で測定される画像Ａ（ｉ，ｊ）を
割って強度を補正する試みもあるが、完全に補正するこ
とは難しい。
を考察する。ＣＣＤは少なくとも数１００×数１００の
画素から構成されているため、各画素にゲインのばらつ
きがある。そのためＴＥＭ像にはゲインのばらつきによ
るノイズが混入する。ＣＣＤに一定強度の電子線を照射
してゲインのばらつきＲ（ｉ，ｊ）を測定し、ゲインの
ばらつきＲ（ｉ，ｊ）で測定される画像Ａ（ｉ，ｊ）を
割って強度を補正する試みもあるが、完全に補正するこ
とは難しい。
【００１７】ゲインのばらつきによるコントラストが強
調される例として、対物絞り無しにおけるＴＥＭ観察が
あげられる。通常のＴＥＭ像を撮影するときは、対物絞
りを挿入して像コントラストを強調させている。しかし
試料挿入直後など、試料観察中には対物絞り無しで観察
する場合もある。絞り無しの像では、試料のコントラス
トが非常に低いがＣＣＤに照射する電子線量は非常に多
くなるためゲインのばらつきによるコントラストが非常
に強調される。
調される例として、対物絞り無しにおけるＴＥＭ観察が
あげられる。通常のＴＥＭ像を撮影するときは、対物絞
りを挿入して像コントラストを強調させている。しかし
試料挿入直後など、試料観察中には対物絞り無しで観察
する場合もある。絞り無しの像では、試料のコントラス
トが非常に低いがＣＣＤに照射する電子線量は非常に多
くなるためゲインのばらつきによるコントラストが非常
に強調される。
【００１８】試料のコントラストに対してゲインのばら
つきによるコントラストが大きい場合、画像ペアの相互
相関関数を計算すると原点にδ的なピーク、つまり大き
さは有限であるが幅が１画素であるピークが発生する。
このアーティファクトの発生過程を簡単のために１次元
で考察する。
つきによるコントラストが大きい場合、画像ペアの相互
相関関数を計算すると原点にδ的なピーク、つまり大き
さは有限であるが幅が１画素であるピークが発生する。
このアーティファクトの発生過程を簡単のために１次元
で考察する。
【００１９】図２に示す様にゲインのばらつきによるノ
イズが混入したＡ（ｉ）とＢ（ｉ）を仮定する。このノ
イズはほぼランダムな分布を持つが、位置ｉに関しては
固定されている。そのため相互相関関数Ｇ（ｋ）を計算
すると、Ｇ（０）ではＡ(ｉ)とＢ（ｉ）の強度分布は完
全に一致するためＧ(０)は最大値を持つ。一方Ｇ（ｋ≠
０）ではＡ（ｉ）とＢ（ｉ＋ｋ）の一致の度合いはｋに
よらずほぼ一定となる。結果としてＧ（０）にδ的なピ
ーク３が発生する。ゲインのばらつきによるコントラス
トが支配的な像では原点に発生するδ的なピーク３の強
度が相互相関関数の最大値となってしまい、相互相関関
数の最大値で位置ずれを特定する方法では位置ずれ量が
ゼロであると誤認識してしまう。
イズが混入したＡ（ｉ）とＢ（ｉ）を仮定する。このノ
イズはほぼランダムな分布を持つが、位置ｉに関しては
固定されている。そのため相互相関関数Ｇ（ｋ）を計算
すると、Ｇ（０）ではＡ(ｉ)とＢ（ｉ）の強度分布は完
全に一致するためＧ(０)は最大値を持つ。一方Ｇ（ｋ≠
０）ではＡ（ｉ）とＢ（ｉ＋ｋ）の一致の度合いはｋに
よらずほぼ一定となる。結果としてＧ（０）にδ的なピ
ーク３が発生する。ゲインのばらつきによるコントラス
トが支配的な像では原点に発生するδ的なピーク３の強
度が相互相関関数の最大値となってしまい、相互相関関
数の最大値で位置ずれを特定する方法では位置ずれ量が
ゼロであると誤認識してしまう。
【００２０】前記誤認識を避けるために、相互相関関数
の計算結果から前記アーティファクトを除去する必要が
ある。そこで前記アーティファクトの特徴を概観する。
試料構造のコントラストは連続的に変化するものであ
り、ＣＣＤの画素単位で急激に変化するものではないの
で、試料構造のコントラストのみが反映した画像ペアの
相互相関関数の変化は連続的である。一方、ゲインのば
らつきは１画素単位で明瞭に変化するので、それによっ
て発生するアーティファクトは必ずδ的なピークにな
る。ばらつきがランダムである場合はδ的なピーク原点
においてのみ発生する。ばらつきに何らかの規則性があ
れば原点以外でもδ的なピークは発生しうるが、その位
置は各ＣＣＤで固定されている。
の計算結果から前記アーティファクトを除去する必要が
ある。そこで前記アーティファクトの特徴を概観する。
試料構造のコントラストは連続的に変化するものであ
り、ＣＣＤの画素単位で急激に変化するものではないの
で、試料構造のコントラストのみが反映した画像ペアの
相互相関関数の変化は連続的である。一方、ゲインのば
らつきは１画素単位で明瞭に変化するので、それによっ
て発生するアーティファクトは必ずδ的なピークにな
る。ばらつきがランダムである場合はδ的なピーク原点
においてのみ発生する。ばらつきに何らかの規則性があ
れば原点以外でもδ的なピークは発生しうるが、その位
置は各ＣＣＤで固定されている。
【００２１】ＣＣＤに一定強度の電子線を照射してゲイ
ンのばらつきのみを反映した画像ペアを撮影し、その相
互相関関数を計算すれば、アーティファクトが発生する
位置は特定できる。アーティファクトはδ的なピークで
あるので、前記位置における強度を近接データの補間
値、例えば両側の値の平均値で置き換えればアーティフ
ァクトは簡単に除去できる。この処理は人の判断を必要
としない処理であり、計算機内で自動的に行える。
ンのばらつきのみを反映した画像ペアを撮影し、その相
互相関関数を計算すれば、アーティファクトが発生する
位置は特定できる。アーティファクトはδ的なピークで
あるので、前記位置における強度を近接データの補間
値、例えば両側の値の平均値で置き換えればアーティフ
ァクトは簡単に除去できる。この処理は人の判断を必要
としない処理であり、計算機内で自動的に行える。
【００２２】以上をまとめると、検出器に依存するノイ
ズが混入した画像を用いて画像間の位置ずれを解析する
際は、図３に示すフローチャートに従って行う必要があ
る。まず従来法と同様に画像ペアを撮影し、その相互相
関関数を計算する。本発明では相互相関関数の計算結果
からアーティファクトであるδピークを除去する工程を
付加する。δピークの発生位置は固定されているので、
その位置の強度を近接データの補間値で置き換えてアー
ティファクトを除去する。その後相互相関関数の最大値
を特定し、位置ずれ量を求める。
ズが混入した画像を用いて画像間の位置ずれを解析する
際は、図３に示すフローチャートに従って行う必要があ
る。まず従来法と同様に画像ペアを撮影し、その相互相
関関数を計算する。本発明では相互相関関数の計算結果
からアーティファクトであるδピークを除去する工程を
付加する。δピークの発生位置は固定されているので、
その位置の強度を近接データの補間値で置き換えてアー
ティファクトを除去する。その後相互相関関数の最大値
を特定し、位置ずれ量を求める。
【００２３】
【発明の効果】画像関の位置ずれ解析アルゴリズムに本
発明を付加することによって、画像検出器の画素間のゲ
インのばらつきによって発生するアーティファクトは簡
単に除去できる。この処理は人の判断を必要とせず、計
算機で自動的に行える処理である。これによって、像コ
ントラストが低い画像ペアを用いた位置ずれ解析におい
て発生する誤認識は大幅に低減され、像コントラストの
低い画像にも位置ずれ解析法が適用できるようになる。
発明を付加することによって、画像検出器の画素間のゲ
インのばらつきによって発生するアーティファクトは簡
単に除去できる。この処理は人の判断を必要とせず、計
算機で自動的に行える処理である。これによって、像コ
ントラストが低い画像ペアを用いた位置ずれ解析におい
て発生する誤認識は大幅に低減され、像コントラストの
低い画像にも位置ずれ解析法が適用できるようになる。
【図１】画像ペアの位置ずれ量解析法の説明図。
【図２】検出器のゲインのばらつきによるアーティファ
クトを示す説明図。
クトを示す説明図。
【図３】画像ペアの位置ずれ量解析のフローチャート。
１…位置ずれＤを持つ画像ペア、２…画像ペアの相互相
関関数、３…ゲインのばらつきによって発生したアーテ
ィファクト。
関関数、３…ゲインのばらつきによって発生したアーテ
ィファクト。
Claims (6)
- 【請求項１】多数の素子からなる画像検出器で複数の画
像を撮影し、該複数の画像間の位置ずれ量を各画像の強
度分布から解析する方法において、前記画像検出器の各
画素のゲインのばらつきによって発生するアーティファ
クトを除去する工程を含むことを特徴とする画像間位置
ずれ解析法。 - 【請求項２】請求項１記載の位置ずれ量を各画像の強度
分布から解析する方法は、画像間の相互相関関数を計算
し、該相互相関関数の最大値を持つ位置から画像間の位
置ずれ量を特定する工程を含むことを特徴とする画像間
位置ずれ解析法。 - 【請求項３】請求項１記載の位置ずれ量を各画像の強度
分布から解析する方法は、画像間の位置を変化させなが
ら画像間の強度差の絶対値の総和を計算し、該総和が最
小値を持つ位置から画像間の位置ずれ量を特定する工程
を含むことを特徴とする画像間位置ずれ解析法。 - 【請求項４】請求項１記載の位置ずれ量を各画像の強度
分布から解析する方法は、画像間の位置を変化させなが
ら画像間の強度差の二乗の総和を計算し、該総和が最小
値を持つ位置から画像間の位置ずれ量を特定する工程を
含むことを特徴とする画像間位置ずれ解析法。 - 【請求項５】請求項１記載のアーティファクトを除去す
る工程は、該アーティファクトの発生位置は画像検出器
の各画素のゲインの分布によって決定されることを利用
し、該発生位置の強度を近接データの補間値で置換する
ことによってアーティファクトを除去する工程であるこ
とを特徴とする画像間位置ずれ解析法。 - 【請求項６】請求項１記載のアーティファクトを除去す
る工程は、画像検出器の各画素のゲインの分布がランダ
ムであれば各画像の強度分布から計算される結果の原点
のみに発生するので、該原点の強度を近接データの補間
値で置換することによってアーティファクトを除去する
工程であることを特徴とする画像間位置ずれ解析法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP14893297A JP3603543B2 (ja) | 1997-06-06 | 1997-06-06 | 画像間位置ずれ解析法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP14893297A JP3603543B2 (ja) | 1997-06-06 | 1997-06-06 | 画像間位置ずれ解析法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10339607A true JPH10339607A (ja) | 1998-12-22 |
| JP3603543B2 JP3603543B2 (ja) | 2004-12-22 |
Family
ID=15463892
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP14893297A Expired - Fee Related JP3603543B2 (ja) | 1997-06-06 | 1997-06-06 | 画像間位置ずれ解析法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3603543B2 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001101405A (ja) * | 1999-09-30 | 2001-04-13 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 画像認識方法及び画像認識装置 |
| US6570156B1 (en) | 1999-05-19 | 2003-05-27 | Hitachi, Ltd. | Autoadjusting electron microscope |
| JP2004146192A (ja) * | 2002-10-24 | 2004-05-20 | Hitachi High-Technologies Corp | 透過電子顕微鏡による試料観察方法 |
| JP2012122895A (ja) * | 2010-12-09 | 2012-06-28 | Yamaha Motor Co Ltd | 画像処理装置、検査装置、測定装置、画像処理方法、測定方法 |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US11354834B2 (en) | 2018-01-02 | 2022-06-07 | Koninklijke Philips N.V. | Learning-based voxel evolution for regularized reconstruction |
-
1997
- 1997-06-06 JP JP14893297A patent/JP3603543B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6570156B1 (en) | 1999-05-19 | 2003-05-27 | Hitachi, Ltd. | Autoadjusting electron microscope |
| US6888139B2 (en) | 1999-05-19 | 2005-05-03 | Hitachi, Ltd. | Electron microscope |
| JP2001101405A (ja) * | 1999-09-30 | 2001-04-13 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 画像認識方法及び画像認識装置 |
| JP2004146192A (ja) * | 2002-10-24 | 2004-05-20 | Hitachi High-Technologies Corp | 透過電子顕微鏡による試料観察方法 |
| JP2012122895A (ja) * | 2010-12-09 | 2012-06-28 | Yamaha Motor Co Ltd | 画像処理装置、検査装置、測定装置、画像処理方法、測定方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3603543B2 (ja) | 2004-12-22 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20040531 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20040608 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20040730 |
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