WO2024014185A1 - 画像処理方法、画像処理装置、走査型プローブ顕微鏡、およびプログラム - Google Patents

画像処理方法、画像処理装置、走査型プローブ顕微鏡、およびプログラム Download PDF

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WO2024014185A1
WO2024014185A1 PCT/JP2023/021094 JP2023021094W WO2024014185A1 WO 2024014185 A1 WO2024014185 A1 WO 2024014185A1 JP 2023021094 W JP2023021094 W JP 2023021094W WO 2024014185 A1 WO2024014185 A1 WO 2024014185A1
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WO
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image
correction
substrate
data
image processing
Prior art date
Application number
PCT/JP2023/021094
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English (en)
French (fr)
Inventor
雅人 平出
賢治 山▲崎▼
Original Assignee
株式会社島津製作所
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01Q—SCANNING-PROBE TECHNIQUES OR APPARATUS; APPLICATIONS OF SCANNING-PROBE TECHNIQUES, e.g. SCANNING PROBE MICROSCOPY [SPM]
    • G01Q30/00—Auxiliary means serving to assist or improve the scanning probe techniques or apparatus, e.g. display or data processing devices
    • G01Q30/04—Display or data processing devices
    • G01Q30/06—Display or data processing devices for error compensation
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01Q—SCANNING-PROBE TECHNIQUES OR APPARATUS; APPLICATIONS OF SCANNING-PROBE TECHNIQUES, e.g. SCANNING PROBE MICROSCOPY [SPM]
    • G01Q60/00—Particular types of SPM [Scanning Probe Microscopy] or microscopes; Essential components thereof
    • G01Q60/10—STM [Scanning Tunnelling Microscopy] or apparatus therefor, e.g. STM probes
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01Q—SCANNING-PROBE TECHNIQUES OR APPARATUS; APPLICATIONS OF SCANNING-PROBE TECHNIQUES, e.g. SCANNING PROBE MICROSCOPY [SPM]
    • G01Q60/00—Particular types of SPM [Scanning Probe Microscopy] or microscopes; Essential components thereof
    • G01Q60/24—AFM [Atomic Force Microscopy] or apparatus therefor, e.g. AFM probes

Definitions

  • the present invention relates to the processing of images obtained by a scanning probe microscope.
  • a scanning probe microscope uses a sufficiently sharpened probe brought close enough to the sample to be observed, and the height of the probe is adjusted so that the physical quantity acting on the tip of the probe and the surface of the sample remains constant. By scanning the sample surface in the horizontal direction with a probe while moving the probe up and down, the unevenness of the sample surface can be observed with high resolution.
  • SPM is a general term for microscopes that observe the unevenness of a sample surface using the above operating principle.
  • a typical SPM is a scanning tunneling microscope (STM) that detects the current flowing between the probe and the sample as an interaction.
  • Scanning Tunneling Microscope Scanning Tunneling Microscope
  • AFM Atomic Force Microscope
  • a scanning probe microscope has high resolution in the surface height direction, and it is difficult to set the sample surface horizontally at that level of resolution. Therefore, it is common to perform height correction on a height image (hereinafter referred to as an SPM image) acquired with a scanning probe microscope so that the inclined surface becomes horizontal.
  • an SPM image a height image acquired with a scanning probe microscope so that the inclined surface becomes horizontal.
  • Patent Document 1 discloses that at least a part of a region other than edges in image data is extracted as a reference plane region, A technique is disclosed for correcting the height of measurement data based on height information of three points belonging to the reference plane area.
  • the present invention was devised in view of the above-mentioned circumstances, and its purpose is to identify the type of correction to be made in accordance with the surface condition of the sample for images of the sample generated based on measurements with a scanning probe microscope.
  • the aim is to provide the technology to do so.
  • An image processing method is a method of processing a target image generated based on measurement of a sample with a scanning probe microscope, the method comprising: performing a first correction on the target image;
  • the first correction includes extracting a plurality of pixels on a straight line along a predetermined direction in a predetermined plane from the target image, and based on the brightness of each extracted pixel. correcting the height of the target image; generating a histogram of pixel values in the corrected image; and using the histogram, a second correction different from the first correction is required for the target image. and a step of determining whether or not.
  • An image processing device includes one or more processors and a storage device that stores a program that is executed by the one or more processors and causes the one or more processors to perform the above-described image processing method. Be prepared.
  • a scanning probe microscope includes the above-described image processing device.
  • a program according to an aspect of the present disclosure is executed by one or more processors, thereby causing the one or more processors to perform the above-described image processing method.
  • a corrected image is generated by performing a first correction on a target image, and a second correction is performed on the target image using a histogram of pixel values in the corrected image. It is determined whether correction is necessary.
  • the histogram of pixel values reflects the surface condition of the sample. Therefore, according to an aspect of the present disclosure, it is determined whether the second correction is necessary depending on the surface condition of the sample, and thereby the type of correction depending on the surface condition of the sample can be specified. .
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a scanning probe microscope according to an embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining the contents of the first correction.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of the shape of a sample observed with a scanning probe microscope.
  • 4 is a graph showing the height along the Y1-Y1 line in FIG. 3.
  • FIG. 7 is a diagram showing another example of the shape of a sample observed with a scanning probe microscope. 6 is a graph showing the height along the Y2-Y2 line in FIG. 5.
  • FIG. FIG. 3 is a diagram schematically showing the result of edge extraction for an image obtained as an observation result using a scanning probe microscope.
  • FIG. 3 is a diagram schematically showing the result of processing to expand extracted edges.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a scanning probe microscope according to an embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining the contents of the first correction.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of the shape of a sample observed with a scanning
  • FIG. 3 is a diagram schematically showing the results of binarization processing.
  • FIG. 3 is a diagram schematically showing the result of hole-filling processing.
  • FIG. 3 is a diagram schematically illustrating a data structure of a substrate region.
  • 3 is a diagram schematically showing a part of a tilt correction process in the scanning probe microscope 1.
  • FIG. 3 is a diagram schematically showing a part of a tilt correction process in the scanning probe microscope 1.
  • FIG. 3 is a flowchart of an example of processing performed for image processing in the scanning probe microscope 1.
  • FIG. It is a figure which shows an example of the histogram produced
  • FIG. 7 is a diagram showing another example of a histogram generated in step SA3.
  • step SA5 is a flowchart of a subroutine regarding implementation of the second correction in step SA5. It is a flowchart of the 1st modification of the subroutine of step SA5 in modification (1). It is a flowchart of the 2nd modification of the subroutine of step SA5.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a scanning probe microscope according to an embodiment.
  • An example of a scanning probe microscope is an atomic force microscope. Note that the scanning probe microscope may be another type of scanning probe microscope (for example, a scanning tunneling microscope).
  • a scanning probe microscope 1 includes a sample stage 112 on which a sample 110 is placed, a piezo scanner 111 that displaces the sample stage, a cantilever 113 having a probe 114 formed at its tip, and a cantilever. 113, a feedback signal generating section 131, a computer 132, a scanning signal generating section 133, a storage device 134, and a display section 135.
  • computer 132 includes at least one processor, and storage 134 non-volatilely stores programs executed by the processor.
  • the piezo scanner 111 includes a Z scanner 111z that generates displacement in the Z direction based on the voltage value Vz, and an XY scanner 111xy that generates displacement in the XY direction based on the voltage values Vx and Vy.
  • the displacement detection mechanism 120 includes a laser diode 115 and a photodetector 119.
  • the laser light emitted from the laser diode 115 is reflected by the back surface of the cantilever 113, and the reflected light is received by the photodetector 119. be done.
  • the cantilever 113 bends like a leaf spring, and the amount of bending is observed at the light receiving position of the photodetector 119.
  • the feedback signal generator 131 receives a detection signal from the photodetector 119. Feedback signal generator 131 calculates the amount of deflection of cantilever 113 based on the detection signal. The feedback signal generator 131 controls the position of the sample in the Z direction so that the atomic force between the probe 114 and the surface of the sample 110 is always constant. The feedback signal generation unit 131 calculates a voltage value Vz for displacing the piezo scanner 111 in the Z-axis direction based on the amount of deflection of the cantilever 113, and outputs it to the Z scanner 111z.
  • the scanning signal generator 133 calculates voltage values Vx and Vy in the X-axis and Y-axis directions so that the sample 110 moves relative to the probe 114 in the XY plane according to a predetermined scanning pattern. , and output to the XY scanner 111xy.
  • a signal reflecting the amount of feedback in the Z-axis direction (voltage Vz applied to the scanner and deviation signal Sd) is also sent to the computer 132 and stored in the storage device 134.
  • the computer 132 calculates the surface displacement due to the unevenness of the sample 110 from the voltage Vz based on the correlation information indicating the relationship between the voltage Vz and the corresponding amount of surface displacement due to the unevenness of the sample 110, which is stored in the storage device 134 in advance. Calculate the amount.
  • the computer 132 reproduces a three-dimensional image of the sample surface by calculating the amount of displacement at each position in the X-axis and Y-axis directions, and depicts this on the screen of the display unit 135.
  • This three-dimensional image data is also stored in the storage device 134.
  • the data includes coordinates indicating the position on the XY plane and the sample height at the coordinates.
  • the computer 132 can read the three-dimensional image data stored in the storage device 134 and display it on the display unit 135 at any time
  • the computer 132 can perform height correction on the three-dimensional image data as necessary and display the data on the display unit 135.
  • the computer 132 may perform at least two types of height corrections.
  • the two types of corrections may be referred to as “first correction” and “second correction,” respectively.
  • the computer 132 corrects the surface of the sample 110, which should originally be horizontal, along a predetermined direction in the image of the surface, as described in Japanese Patent No. 6,631,647.
  • the brightness of a plurality of pixels on a straight line is extracted, and the height is corrected based on the brightness of the extracted plurality of pixels.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining the contents of the first correction.
  • FIG. 2 shows an image IM90 as an example of a surface image of the sample 110.
  • a specific example of the sample 110 corresponding to the image IM90 includes, for example, a pattern manufactured by a semiconductor process.
  • FIG. 2 also shows the same X and Y axes as in FIG.
  • a line L90 is a straight line along the Y axis, and represents the straight line from which the brightness of the image is extracted in the first correction.
  • the computer 132 As an example of the second correction, the computer 132 generates an image that specifies a region where the sample 110 corresponds to the substrate, and performs height correction on the image. The second correction will be explained below.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the shape of a sample observed with a scanning probe microscope.
  • 16 structures are arranged on the substrate.
  • the 16 structures are arranged in four rows in the X-axis direction and four rows in the Y-axis direction, that is, in a 4x4 configuration.
  • An example of the substrate is a mica board.
  • An example of a structure is a nanoparticle or nanofiber of a biological sample. Note that these are just examples, and the sample (substrate, structure) targeted by the scanning probe microscope 1 is not limited to these.
  • the shading of pixels in image IM01 represents the height in the Z-axis direction. Darker pixels represent higher positions in the sample in the Z-axis direction. Thin pixels represent positions lower in the sample in the Z-axis direction.
  • FIG. 4 is a graph showing the height along the Y1-Y1 line in FIG. 3.
  • the line L30 represents the height generated based on ideal observation by the scanning probe microscope 1. More specifically, line L30 represents one line of image data observed in an ideal case where there is no tilt of the substrate in the sample.
  • the plane boundary (the boundary between the substrate and the structure) is shown as a line, but in FIG. 4, the actual sample shape is shown to facilitate understanding of the correction process.
  • a taper is provided at the plane boundary to make it closer.
  • the horizontal axis indicates the position in the X direction, and the Z axis indicates the height at each X position. Note that when the probe scans along the X direction, the X axis also corresponds to the time axis.
  • FIG. 5 is a diagram showing another example of the shape of a sample observed with a scanning probe microscope.
  • Image IM10 shown in FIG. 5 corresponds to the same sample as sample 110 that corresponds to image IM01 shown in FIG.
  • shading occurs on the same plane.
  • large shading occurs in areas other than the areas corresponding to the 16 structures (areas corresponding to the substrate).
  • One of the reasons why such shading occurs is that the sample 110 is installed at an angle on the sample stage 112.
  • FIG. 6 is a graph showing the height along the Y2-Y2 line in FIG. 5.
  • line L10 represents the height of sample 110 assumed from line Y2-Y2 of image IM10.
  • the line L10 indicates that the surface of the sample 110 is inclined such that the larger the X coordinate is, the higher the surface of the sample 110 is.
  • the scanning probe microscope 1 applies correction to an image generated based on observation results, such as the image IM10, and provides the corrected image. Thereby, the surface state of the sample 110 can be more accurately recognized from the corrected image. The details of the correction added to the image will be explained below.
  • FIG. 7 is a diagram schematically showing the result of edge extraction for an image obtained as an observation result using a scanning probe microscope.
  • the image IM11 shown in FIG. 7 is processed by a known process for edge extraction (Process/ Find Edges, etc.).
  • the process of extracting edges to obtain the image IM11 typically includes differential processing of the height image. Furthermore, the processing for extracting edges may use a general outline extraction method used in photo processing techniques and the like. In one example, a portion where the absolute value of the difference between adjacent pixel data exceeds a certain threshold value may be extracted.
  • pixels forming the boundaries between each of the 16 structures and the substrate are detected as edges and are shown as black pixels.
  • each pixel detected as an edge is an example of an edge pixel.
  • FIG. 8 is a diagram schematically showing the result of the process of expanding the extracted edges.
  • the image IM12 shown in FIG. 8 is obtained by subjecting the image IM11 of FIG. 7 to maximum value processing.
  • edge pixels are shown as black pixels (pixels with relatively high pixel values). Therefore, by performing the maximum value processing on the image IM11, in the image IM12 shown in FIG. 8, edges formed by edge pixels are expanded.
  • Image IM12 is an example of an "expanded image.”
  • processing for edge expansion is not limited to maximum value processing.
  • the type of processing for edge expansion can be changed as appropriate depending on the expression mode of edge pixels. For example, when an edge pixel is expressed as a white pixel (pixel having a relatively low pixel value), minimum value processing may be employed as the processing for edge expansion.
  • FIG. 9 is a diagram schematically showing the results of the binarization process.
  • the image IM13 shown in FIG. 9 is processed by a known binarization process (open source ImageJ (https://imagej.nih.gov/ij/)) with respect to the image IM12 of FIG. Process/Binary/Make Binary etc.).
  • the threshold value for binarization may be adjusted by the user and/or computer 132 as appropriate.
  • the computer 132 may perform line connection processing on the binarized image IM13. This allows the edge pixels detected in image IM10 to more accurately represent the outer edge of the structure.
  • the line connection process can be realized, for example, by a known technique (Process/Binary/Close in open source ImageJ (https://imagej.nih.gov/ij/), etc.).
  • the computer 132 may perform hole filling processing on the binarized image IM13 (or the image obtained by performing line connection processing on the image IM13).
  • FIG. 10 is a diagram schematically showing the results of the hole filling process.
  • the hole filling process can be realized, for example, by a known technique (Process/Binary/Fill Holes in open source ImageJ (https://imagej.nih.gov/ij/), etc.).
  • areas of the sample 110 corresponding to each of the 16 structures are represented filled with black pixels, and other areas are represented filled with white pixels. ing.
  • the computer 132 can extract a white pixel region from the image IM14 shown in FIG. 10 as a region of the sample corresponding to the substrate (a region where no structure is placed). Data specifying a region corresponding to a substrate (substrate region) is also referred to as "substrate region data.”
  • FIG. 11 is a diagram for schematically explaining the data structure of the substrate area.
  • FIG. 11 includes lines L11, L12, L13, L14, and L15 that indicate the height along the Y3-Y3 line in FIG. 10 in the substrate area.
  • each end of the lines L11 to L15 is located inside by a length D1.
  • FIG. 12 is a diagram schematically showing a part of the tilt correction process in the scanning probe microscope 1.
  • data filled (interpolated) to make the lines L11 to L15 shown in FIG. 11 into one line is shown by a broken line.
  • the line formed by data interpolation is shown as line A10.
  • computer 132 generates a straight line (line A10) inferred from the points making up lines L11-L15 during data interpolation.
  • Generation of a straight line is an example of generation of data for filling. Then, the computer 132 realizes data interpolation by filling the portions other than the five lines L11 to L15 with the data of the corresponding portions of the generated straight lines.
  • the computer 132 performs data interpolation similar to that shown in FIG. 12 (generation of filling data and filling). This generates data corresponding to the entire area of the sample, that is, data representing the surface of the substrate corresponding to the entire area of the sample.
  • the image represented by the data generated here virtually represents the substrate from which the structure has been removed from the sample, and is an example of a "substrate display image.”
  • the inclination of the surface generated here is expected to represent the inclination of the sample 110 on the sample stage 112.
  • FIG. 13 is a diagram schematically showing a part of the tilt correction process in the scanning probe microscope 1.
  • the computer 132 calculates the inclination of the plane of the data generated in the process described with reference to FIG. 12 with respect to the ideal plane, and corrects the image IM10 so as to correct the calculated inclination.
  • FIG. 13 the direction of the surface of the data generated in the process described with reference to FIG. 12 is shown as line A10.
  • the ideal surface orientation is shown as line A20.
  • Computer 132 calculates the slope of line A10 with respect to line A20. This slope corresponds to the slope of the sample 110. Then, the computer 132 corrects the image IM10 (FIG. 5) so as to offset the calculated tilt. Through this correction, a line L20 is generated from the line L10, as shown in FIG. 13. Similarly, by correcting the entire area of image IM10, a corrected image is generated. This correction is expected to bring image IM10 closer to image IM01 (FIG. 3). In this specification, the image subjected to the second correction is also referred to as a "corrected image.”
  • FIG. 14 is a flowchart of an example of processing performed for image processing in the scanning probe microscope 1.
  • the process of FIG. 14 is performed by the processor of computer 132 executing a given program.
  • the scanning probe microscope 1 is an example of an image processing device.
  • step SA1 the scanning probe microscope 1 acquires image data that is the observation result.
  • An example of the image acquired here corresponds to image IM10 in FIG. 5.
  • an image that is an observation result is an example of a "target image.”
  • step SA2 the scanning probe microscope 1 performs the above-mentioned "first correction" on the target image.
  • step SA3 the scanning probe microscope 1 generates a histogram of pixel values for the target image subjected to the first correction performed in step SA2.
  • FIG. 15 is a diagram showing an example of the histogram generated in step SA3. As shown in FIG. 15, the horizontal axis of the histogram represents pixel values, and the vertical axis of the histogram represents the number of pixels. In the example of FIG. 15, the number of each pixel value in the target image is represented by a line L91. Line L91 has a peak at pixel value V11.
  • step SA4 the scanning probe microscope 1 determines whether the number of peaks in the histogram generated in step SA3 is plural.
  • the number and position of peaks in the histogram are identified, for example, by performing a known peak detection process on the histogram. Note that the scanning probe microscope 1 may perform smoothing processing on the graph shown by line L91 before the peak detection processing.
  • the number and location of peaks in the histogram may be specified by the user. That is, the scanning probe microscope 1 may display the histogram generated in step SA3 on the display unit 135. The user may look at the histogram displayed on the display unit 135, specify the number (and position) of peaks, and input the number to the scanning probe microscope 1.
  • the scanning probe microscope 1 includes an input device such as a keyboard, and the user may input the number (and position) of peaks using the input device. The scanning probe microscope 1 may use the input number of peaks to make the determination in step SA4.
  • step SA4 determines that the number of peaks in the histogram is plural (YES in step SA4), the control proceeds to step SA6, and if it determines otherwise, that is, the number of peaks is singular. If it is determined (NO in step SA4), control proceeds to step SA6.
  • step SA6 an example of the expected correlation between the number of peaks in the histogram and the surface morphology of the sample 110 will be described.
  • FIG. 16 is a diagram showing another example of the histogram generated in step SA3.
  • the number of each pixel value in the target image is represented by a line L92.
  • Line L92 has peaks at pixel value V21 and pixel value V22. That is, line L92 has two peaks.
  • Whether there are multiple peaks in the histogram reflects whether the surface of the sample 110 has an uneven structure. More specifically, when the surface of the sample 110 has an uneven structure, it is assumed that the histogram of the image of the surface has multiple peaks. For example, when a structure is placed on a substrate in a sample as explained with reference to FIG. 3, the multiple peaks correspond to the height of the substrate and the height of the structure. peaks. On the other hand, if the surface of the sample 110 does not have an uneven structure (in a macro sense) as explained with reference to FIG. 2, it is assumed that the histogram of the image of the surface has a single peak. be done.
  • step SA5 the scanning probe microscope 1 performs a second correction on the target image. Implementation of the second correction will be described later with reference to FIG. 17.
  • the scanning probe microscope 1 displays the processing results on the display section 135.
  • the displayed results may include an image generated by the first correction or the second correction as the corrected image.
  • the image displayed as a corrected image is the image that has been subjected to the second correction when the second correction in step SA6 has been performed; If not, the image has been subjected to the first correction. After that, the scanning probe microscope 1 ends the process of FIG. 14.
  • FIG. 17 is a flowchart of a subroutine regarding implementation of the second correction in step SA5.
  • step S10 the scanning probe microscope 1 acquires a target image. If the target image acquired in step SA1 is stored in the storage device 134, the target image may be read from the storage device 134 in step S10.
  • step S12 the scanning probe microscope 1 extracts edges from the image acquired in step S10. Edge extraction is achieved, for example, by the method described with reference to FIG.
  • step S14 the scanning probe microscope 1 expands the edge extracted in step S12. Edge dilation is achieved, for example, by the technique described with reference to FIG.
  • step S16 the scanning probe microscope 1 binarizes the image whose edges have been expanded in step S14. Binarization is realized, for example, by the method described with reference to FIG.
  • step S18 the scanning probe microscope 1 performs line connection processing on the image binarized in step S16.
  • the line connection process is realized, for example, by the method described with reference to FIG.
  • step S20 the scanning probe microscope 1 performs hole-filling processing on the image subjected to the line connection processing in step S18.
  • the hole filling process is realized, for example, by the method described with reference to FIG.
  • step S22 the scanning probe microscope 1 generates substrate area data using the image subjected to the hole-filling process in step S20.
  • the substrate area data is data that specifies a substrate area.
  • step S24 the scanning probe microscope 1 uses the second data to correct the image data acquired in step S10 (height correction). Correction of image data is realized, for example, by the method described with reference to FIGS. 12 and 13. Through the control in step S24, an image in which the "second correction" is applied to the "target image” is generated. The scanning probe microscope 1 then returns control to FIG. 14.
  • data specifying a substrate region is filled with data in a region corresponding to a structure, as shown by a broken line (line A10) in FIG. It was done. Note that in the correction of image data, such data filling may be omitted.
  • the scanning probe microscope 1 may calculate the inclination of the sample 110 (with respect to an ideal plane) only from the substrate area.
  • the first correction is applied to the target image, and furthermore, a histogram of the image subjected to the first correction is generated. If the number of peaks in the histogram is plural, the second corrected image is displayed as the "corrected image” in step SA6. On the other hand, if the number of peaks in the histogram is not plural, the first corrected image is displayed as the "corrected image” in step SA6.
  • an "expanded image” is generated by performing dilation processing on the edge of the structure, and then, using the “expanded image", an area of the sample corresponding to the substrate (structures on the substrate) is used.
  • “Substrate area data” that specifies areas (areas where no objects exist) is generated. This reliably prevents the image of the structure from being included in the area specified by the "substrate area data.” Further, areas other than the area specified by the "substrate area data" are reliably specified as an area including the entire structure.
  • the region specified by the "substrate region data" is used to correct the tilt in the target image caused by the tilt of the sample, more points (or lines or regions) can be used for the correction. Thereby, the tilt can be corrected more accurately during correction. Therefore, the surface state of the sample can be accurately provided to the user.
  • Modification (1) In modified example (1), in the second correction, the scanning probe microscope 1 corrects the target image using the substrate area data, and again identifies the area corresponding to the structure from the corrected image data. .
  • FIG. 18 is a flowchart of a first modification of the subroutine of step SA5 in modification (1).
  • the process in FIG. 18 includes control in steps S10 to S24, similar to the process in FIG. In the process of FIG. 18, the scanning probe microscope 1 advances the control to step S30 after step S24.
  • step S30 the scanning probe microscope 1 identifies a region corresponding to the structure in the corrected image generated in step S24.
  • the corrected image generated in step S24 is an example of a "corrected image.”
  • the identification of the region corresponding to the structure in step S30 may include, for example, the same control as steps S12 to S22. That is, the scanning probe microscope 1 extracts edges from the corrected image, dilates the extracted edges, binarizes the edge-dilated image, and converts the binarized image to Line connection processing is performed, hole filling processing is performed on the image subjected to line connection processing, and board area data of the image subjected to hole filling processing is generated. Then, the scanning probe microscope 1 identifies a region other than the region specified by the substrate region data (that is, a region other than the substrate region) as a region corresponding to the structure.
  • step S32 the scanning probe microscope 1 generates a "structure image" by extracting a region corresponding to the structure identified in step S30 from the image data corrected in step S24.
  • the structure image includes an image corresponding to a structure.
  • the scanning probe microscope 1 returns control to FIG. 14.
  • the results displayed in step SA6 may include an image of the structure image generated in step S30, that is, an image corresponding to the structure.
  • a region other than the region specified by the substrate region data (that is, a region other than the substrate region) is extracted from the target image and displayed as a structure image.
  • the substrate area data is generated using an expanded image, and the expanded image is generated through expansion processing. This ensures that the entire area of the structure is included in the area other than the area specified by the substrate area data. Therefore, the state of the structure can be accurately provided to the user, and thereby the surface state of the sample can be accurately provided.
  • Modification (2) the scanning probe microscope 1 generates a pseudo image of the entire sample by combining the structure image of modification (1) with background data that fills the area of the substrate. .
  • the "pseudo-image of the whole sample" generated in this way is an image subjected to the second correction.
  • FIG. 19 is a flowchart of a second modification of the subroutine of step SA5.
  • the scanning probe microscope 1 advances the control to step S40 after step S22.
  • step S40 the scanning probe microscope 1 generates a structure image using the target image acquired in step S10 and the substrate area data generated in step S22.
  • the structure image generated in step S40 is generated by extracting an area other than the area of the substrate specified by the substrate area data generated in step S22 from the target image acquired in step S10.
  • step S42 the scanning probe microscope 1 generates viewing data by filling an area other than the area specified by the structure image generated in step S40 with background data.
  • the data for viewing represents a pseudo image of the entire sample. In the pseudo image of the whole sample, the structure in the target image acquired in step S10 and the background image are combined.
  • the scanning probe microscope 1 returns control to FIG. 14.
  • the results displayed in step SA6 may include an image of the viewing data generated in step S42, that is, a pseudo image of the entire sample.
  • the area corresponding to the substrate area has appropriate brightness, which makes it possible to improve the contrast when displaying the image of the data for viewing. No adjustment required. Therefore, the user can visually check the processing results without having to perform complicated operations such as contrast adjustment. Furthermore, in the conventional technology, a wave in pixel density may occur in the background during contrast adjustment. In modification (2), the contrast adjustment can be omitted, so that it is possible to avoid the above-mentioned wave of pixel density from occurring in the image displayed to the user.
  • the viewing data may be generated by combining the structure image (S30) generated in modification (1) and the background data (S42).
  • the image of the entire pseudo sample includes an image of a region other than the region specified by the substrate region data from the target image.
  • the substrate area data is generated using an expanded image, and the expanded image is generated through expansion processing. This ensures that the entire area of the structure is included in the area other than the area specified by the substrate area data. Therefore, by providing a pseudo image of the entire sample, the user can be provided with an accurate state of the structure, and thereby an accurate surface state of the sample.
  • An image processing method is a method of processing a target image generated based on measurement of a sample with a scanning probe microscope, the method comprising: performing a first correction on the target image;
  • the first correction includes extracting a plurality of pixels on a straight line along a predetermined direction in a predetermined plane from the target image, and correcting the height of the target image based on pixel brightness, and generating a histogram of pixel values in the corrected image; and using the histogram, and a step of determining whether a second correction different from the correction is necessary.
  • the type of correction depending on the surface condition of the sample can be specified.
  • the step of determining whether or not the second correction is necessary includes, if the histogram includes a plurality of peaks, the step of determining whether or not the second correction is necessary.
  • the method may include determining that correction is necessary, and determining that the second correction is unnecessary if the histogram does not include a plurality of peaks.
  • the sample includes a substrate and a structure on the substrate, and the second correction is performed on the substrate in the target image.
  • the method may include the steps of: generating substrate area data specifying an area corresponding to the substrate area data; and performing height correction based on pixels of the area specified by the substrate area data.
  • an accurate surface state of the sample can be provided by the second correction.
  • the second correction is a step of extracting, as an edge pixel, a pixel that satisfies a condition that a comparison result with an adjacent pixel is an edge from the target image. and generating an expanded image by performing expansion processing on the target image to expand an edge formed by the edge pixels, and the step of generating the substrate area data includes:
  • the method may include generating the substrate area data using the expanded image.
  • a more accurate surface state of the sample can be provided by the second correction.
  • the expansion process may include maximum value processing.
  • the configuration is reliably expanded by edge pixels in the expansion process.
  • the second correction may be performed on an area other than the area specified by the substrate area data in the target image.
  • the method may include generating a substrate display image representing an image of only the substrate by filling data for filling.
  • the height of the original image data can be corrected more accurately.
  • generating the substrate display image includes using the pixel values of the area specified by the substrate area data in the target image to It may include generating data.
  • data for filling can be generated as data that more closely matches the original image data.
  • generating the board display image includes correction by performing tilt correction on the target image using the board display image.
  • the method may also include generating a post-image.
  • an image whose tilt has been more reliably corrected can be generated as the corrected image.
  • the image processing method according to Item 8 includes the steps of: identifying, in the corrected image, an area corresponding to the structure in the target image; The method may further include a step of generating a structure image in which a region corresponding to the region is extracted.
  • data including the entire structure can be generated more reliably as a structure image.
  • the image processing method according to any one of Items 3 to 9 generates a structure image by extracting a region specified by the substrate region data from the target image.
  • the method may further include a step of doing so.
  • an image that includes the entire structure can be generated more reliably as a structure image.
  • the image processing method according to Paragraph 9 or 10 combines the structure data and background data having background pixels in the region specified by the substrate region data. , the method may further include the step of generating data for viewing.
  • contrast adjustment is not required when displaying data for viewing.
  • the image processing method according to Section 4 or 5 performs binarization processing on the expanded image or data resulting from the expanded image in order to generate the substrate area data. It may further include steps.
  • edges can be expressed more clearly in the data.
  • the image processing method according to Item 12 may further include the step of performing line connection processing on the image subjected to the binarization processing in order to generate the substrate area data. good.
  • the region corresponding to the substrate in the data can be specified more reliably.
  • the image processing device includes one or more processors, and the one or more processors, by being executed by the one or more processors, provides the one or more items of the items 1 to 13. and a storage device that stores a program for implementing the image processing method described in .
  • the type of correction depending on the surface condition of the sample can be specified.
  • a scanning probe microscope may include the image processing device described in Section 14.
  • the type of correction depending on the surface condition of the sample can be specified.
  • the program according to one aspect causes the one or more processors to perform the image processing method according to any one of Items 1 to 13 by being executed by one or more processors. You can.
  • the type of correction depending on the surface condition of the sample can be specified.
  • Scanning probe microscope 110. Sample, 111. Piezo scanner, 111.xy. 1 Feedback signal generation section, 132 Computer, 133 Scanning signal generation section, 134 Storage device, 135 Display section.

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Abstract

走査型プローブ顕微鏡の測定に基づいて生成された試料の画像について、当該試料の表面状態に応じた補正の種類を特定するための技術を提供する。画像処理方法は、対象画像に対して第１の補正を実施することにより、補正画像を生成するステップ（ＳＡ１）を含む。第１の補正は、対象画像から所定の平面において所定の方向に沿った一直線上で複数の画素を抽出することと、抽出された各画素の輝度に基づいて対象画像の高さを補正することと、を含む。画像処理方法は、補正画像における画素値のヒストグラムを生成するステップ（ＳＡ３）と、ヒストグラムを用いて、対象画像に対して第１の補正とは異なる第２の補正が必要であるか否かを判断するステップ（ＳＡ４）と、をさらに含む。

Description

画像処理方法、画像処理装置、走査型プローブ顕微鏡、およびプログラム
　本発明は、走査型プローブ顕微鏡によって得られる画像の処理に関する。
　走査型プローブ顕微鏡（ＳＰＭ）は、十分に先鋭化した探針を観察対象となる試料に十分に近づけ、探針の先端と試料の表面に作用する物理量が一定になるように探針の高さを上下しながら、試料表面を探針で水平方向に走査することにより、試料表面の凹凸を高分解能で観察するものである。ＳＰＭとは、上記の動作原理で試料表面の凹凸を観察する顕微鏡の総称であり、代表的なＳＰＭとして、探針と試料との間に流れる電流を相互作用として検出する走査型トンネル顕微鏡（ＳＴＭ＝Scanning　Tunneling　Microscope）や、探針と試料との間に作用する原子間力を相互作用として検出する原子間力顕微鏡（ＡＦＭ＝Atomic　Force　Microscope）などがある。
　走査型プローブ顕微鏡は、表面高さ方向の分解能が高く、その分解能の水準で試料表面を水平に設置することが困難である。したがって、走査型プローブ顕微鏡で取得された高さ画像（以下、ＳＰＭ画像という）に対して高さ補正が行なわれることによって、傾斜面が水平になるように補正されることが一般的である。ＳＰＭ画像に代えて補正後の画像が提供されることにより、ユーザは、より正確に試料の表面状態を認識することができる。
　このような走査型プローブ顕微鏡によって得られた画像の処理の一例として、特許第６６２７９０３号公報（特許文献１）は、画像データ中のエッジ以外の領域の少なくとも一部を基準平面領域として抽出し、当該基準平面領域に属する３点の高さ情報に基づいて、測定データの高さを補正する技術を開示している。
特許第６６２７９０３号公報
　従来の技術では、特許文献１に記載されるように、画像データに対して、一律の画像処理が実施されていた。しかしながら、試料の表面状態に従って適切な画像処理の種類が異なる場合があり得る。
　本発明は、係る実情に鑑み考え出されたものであり、その目的は、走査型プローブ顕微鏡の測定に基づいて生成された試料の画像について、当該試料の表面状態に応じた補正の種類を特定するための技術を提供することである。
　本開示のある局面に従う画像処理方法は、走査型プローブ顕微鏡による試料の測定に基づいて生成された対象画像を処理する方法であって、対象画像に対して第１の補正を実施することにより、補正画像を生成するステップを備え、第１の補正は、対象画像から所定の平面において所定の方向に沿った一直線上で複数の画素を抽出することと、抽出された各画素の輝度に基づいて対象画像の高さを補正することと、を含み、補正画像における画素値のヒストグラムを生成するステップと、ヒストグラムを用いて、対象画像に対して第１の補正とは異なる第２の補正が必要であるか否かを判断するステップと、を備える。
　本開示のある局面に従う画像処理装置は、１以上のプロセッサと、１以上のプロセッサによって実行されることによって１以上のプロセッサに、上述の画像処理方法を実施させるプログラムを格納する記憶装置と、を備える。
　本開示のある局面に従う走査型プローブ顕微鏡は、上述の画像処理装置を備える。
　本開示のある局面に従うプログラムは、１以上のプロセッサによって実行されることによって、１以上のプロセッサに、上述の画像処理方法を実施させる。
　本開示のある局面に従うと、対象画像に対して第１の補正を実施することによって補正画像が生成され、そして、当該補正画像における画素値のヒストグラムを用いて、対象画像に対して第２の補正が必要であるか否かが判断される。画素値のヒストグラムは、試料の表面状態を反映する。したがって、本開示のある局面によれば、試料の表面状態に応じて第２の補正が必要であるか否かが判断され、これにより、試料の表面状態に応じた補正の種類が特定され得る。
一実施の形態に係る走査型プローブ顕微鏡の概略構成図である。 第１の補正の内容を説明するための図である。 走査型プローブ顕微鏡で観測された試料の形状の一例を示す図である。 図３のＹ１－Ｙ１ラインに沿った高さを示すグラフである。 走査型プローブ顕微鏡で観測された試料の形状の他の例を示す図である。 図５のＹ２－Ｙ２ラインに沿った高さを示すグラフである。 走査型プローブ顕微鏡における観測結果として得られた画像に対するエッジ抽出の結果を模式的に示す図である。 抽出されたエッジを膨張させる処理の結果を模式的に示す図である。 二値化処理の結果を模式的に示す図である。 穴埋め処理の結果を模式的に示す図である。 基板領域のデータ構成を模式的に説明するための図である。 走査型プローブ顕微鏡１における傾き補正の工程の一部を模式的に示す図である。 走査型プローブ顕微鏡１における傾き補正の工程の一部を模式的に示す図である。 走査型プローブ顕微鏡１において画像処理のために実施される処理の一例のフローチャートである。 ステップＳＡ３において生成されるヒストグラムの一例を示す図である。 ステップＳＡ３において生成されるヒストグラムの他の例を示す図である。 ステップＳＡ５の第２の補正の実施に関するサブルーチンのフローチャートである。 変形例（１）におけるステップＳＡ５のサブルーチンの第１の変形例のフローチャートである。 ステップＳＡ５のサブルーチンの第２の変形例のフローチャートである。
　本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中の同一または相当部分については、同一符号を付してその説明は繰り返さない。
　［走査型プローブ顕微鏡の概略構成］
　図１は一実施の形態に係る走査型プローブ顕微鏡の概略構成図である。走査型プローブ顕微鏡の一例は、原子間力顕微鏡である。なお、走査型プローブ顕微鏡は、他の種類の走査型プローブ顕微鏡（例えば、走査型トンネル顕微鏡）であってもよい。
　図１を参照して、走査型プローブ顕微鏡１は、試料１１０を載せる試料台１１２と、試料台を変位させるピエゾスキャナ１１１と、先端に探針１１４が形成されたカンチレバー（cantilever）１１３と、カンチレバー１１３の変位を検出する変位検出機構１２０と、フィードバック信号発生部１３１と、コンピュータ１３２と、走査信号発生部１３３と、記憶装置１３４と、表示部１３５とを含む。一実現例では、コンピュータ１３２は、少なくとも一つのプロセッサを含み、記憶装置１３４は、当該プロセッサによって実行されるプログラムを不揮発的に格納する。
　ピエゾスキャナ１１１は、電圧値Ｖｚに基づいてＺ方向の変位を発生させるＺスキャナ１１１ｚと、電圧値Ｖｘ，Ｖｙに基づいてＸＹ方向の変位を発生させるＸＹスキャナ１１１ｘｙとを含む。
　変位検出機構１２０は、レーザダイオード１１５と、フォトディテクタ１１９とを含む。走査型プローブ顕微鏡１において、探針１１４の先端を試料１１０に近接させて表面観察を行なうとき、レーザダイオード１１５から発せられたレーザ光は、カンチレバー１１３背面で反射され、反射光はフォトディテクタ１１９で受光される。探針１１４を試料１１０の表面に近づけていくと、カンチレバー１１３が板ばねのように撓むので撓み量をフォトディテクタ１１９の受光位置で観測する。
　フィードバック信号発生部１３１は、フォトディテクタ１１９からの検出信号を受ける。フィードバック信号発生部１３１は、検出信号に基づいてカンチレバー１１３の撓み量を算出する。フィードバック信号発生部１３１は、探針１１４と試料１１０表面との間の原子間力が常に一定になるように試料のＺ方向位置を制御する。フィードバック信号発生部１３１は、カンチレバー１１３の撓み量に基づいてピエゾスキャナ１１１をＺ軸方向に変位させる電圧値Ｖｚを算出し、Ｚスキャナ１１１ｚに出力する。
　走査信号発生部１３３は、予め決められた走査パターンに従って、試料１１０がＸ－Ｙ平面内で探針１１４に対して相対移動するようにＸ軸、Ｙ軸方向の電圧値Ｖｘ，Ｖｙを算出し、ＸＹスキャナ１１１ｘｙに出力する。
　Ｚ軸方向のフィードバック量（スキャナへの印加電圧Ｖｚと偏差信号Ｓｄ）を反映した信号はコンピュータ１３２にも送られ、記憶装置１３４に記憶される。コンピュータ１３２は、予め記憶装置１３４に記憶されている電圧Ｖｚとそれに対応した試料１１０の凹凸による表面の変位量との関係を示す相関情報に基づいて、電圧Ｖｚから試料１１０の凹凸による表面の変位量を算出する。コンピュータ１３２は、Ｘ軸、Ｙ軸方向の各位置において、変位量を算出することによって試料表面の３次元画像を再現し、これを表示部１３５の画面上に描出する。この３次元画像のデータは、また、記憶装置１３４にも記憶される。データは、Ｘ－Ｙ平面上の位置を示す座標とその座標の試料高さとを含む。コンピュータ１３２は、随時、記憶装置１３４に記憶された３次元画像のデータを読み出して、表示部１３５に表示することができる。
　コンピュータ１３２は、必要に応じて３次元画像のデータの高さ補正を行なって、表示部１３５に表示させることができる。
　コンピュータ１３２は、高さの補正について少なくとも２種類の補正を実施し得る。本明細書において、２種類の補正は、それぞれ「第１の補正」「第２の補正」と称される場合がある。
　［第１の補正］
　一実現例において、コンピュータ１３２は、第１の補正として、特許第６６３１６４７号公報に記載されるように、本来は水平であるべき試料１１０の面について、当該面の画像において所定の方向に沿った一直線上の複数の画素の輝度を抽出し、そして、抽出された複数の画素の輝度に基づいて高さの補正を実施する。
　図２は、第１の補正の内容を説明するための図である。図２には、試料１１０の表面画像の一例として、画像ＩＭ９０が示される。画像ＩＭ９０に対応する試料１１０の具体例としては、たとえば、半導体プロセスで製作されたパターンなどが挙げられる。図２には、また、図１と同様のＸ軸およびＹ軸が示されている。そして、図２において、線Ｌ９０は、Ｙ軸に沿った直線であり、第１の補正において画像の輝度が抽出される直線を表す。
　［第２の補正］
　コンピュータ１３２は、第２の補正の一例として、試料１１０が基板に対応する領域を特定する画像を生成し、当該画像に対する高さの補正を実施する。以下、第２の補正について説明する。
　＜理想的な観測例＞
　図３は、走査型プローブ顕微鏡で観測された試料の形状の一例を示す図である。図３に示された画像ＩＭ０１に対応する試料１１０では、基板上に１６個の構造物が配置されている。１６個の構造物は、Ｘ軸方向に４列、Ｙ軸方向に４列、すなわち、４ｘ４の状態で配列されている。基板の一例は、マイカ板である。構造物の一例は、生体試料のナノ粒子またはナノファイバである。なお、これらは、単なる一例であり、走査型プローブ顕微鏡１が対象とする試料（基板、構造物）はこれらに限定されない。
　画像ＩＭ０１の画素の濃淡は、Ｚ軸方向の高さを表す。濃い画素は、試料において、Ｚ軸方向においてより高い位置を表す。薄い画素は、試料において、Ｚ軸方向においてより低い位置を表す。
　図４は、図３のＹ１－Ｙ１ラインに沿った高さを示すグラフである。図４のグラフにおいて、線Ｌ３０は、走査型プローブ顕微鏡１による理想的な観測に基づいて生成された高さを表す。より具体的には、線Ｌ３０は、試料において基板の傾斜が無い理想的な場合に観測された画像データの１ライン分を表す。
　なお、図３の画像ＩＭ０１では、平面境界部（基板と構造物の境界部分）が線で示されているが、図４では、補正処理の理解を容易とするために、現実の試料形状に近いように平面境界部にテーパーを設けている。水平軸はＸ方向の位置を示し、Ｚ軸は、各Ｘ位置における高さを示す。なお、Ｘ方向に沿って探針をスキャンした場合、Ｘ軸は時間軸にも相当する。
　＜試料が傾いた状態での観測例＞
　図５は、走査型プローブ顕微鏡で観測された試料の形状の他の例を示す図である。図５に示された画像ＩＭ１０は、図３に示された画像ＩＭ０１に対応する試料１１０と同じ試料に対応する。画像ＩＭ１０では、同一平面上に濃淡が生じている。特に、画像ＩＭ１０では、１６個の構造物に対応する領域以外の領域（基板に対応する領域）に大きく濃淡が生じている。このような濃淡が生じる理由の１つは、試料台１１２において試料１１０が傾いて設置されたことである。
　図６は、図５のＹ２－Ｙ２ラインに沿った高さを示すグラフである。図６において、線Ｌ１０は、画像ＩＭ１０のＹ２－Ｙ２ラインから想定される、試料１１０の高さを表す。線Ｌ１０は、Ｘ座標が大きくなるほど試料１１０の表面が高くなるように、試料１１０の表面が傾斜していることを示している。
　走査型プローブ顕微鏡１では、画像ＩＭ１０のような観測結果に基づいて生成された画像に対して、補正を加え、補正後の画像を提供する。これにより、補正後の画像から試料１１０の表面状態がより正確に認識される。以下、画像に加えられる補正の内容を説明する。
　＜エッジ抽出＞
　図７は、走査型プローブ顕微鏡における観測結果として得られた画像に対するエッジ抽出の結果を模式的に示す図である。一実現例では、図７に示された画像ＩＭ１１は、画像ＩＭ１０に対して、エッジ抽出用の公知の処理（オープンソースのImageJ（https://imagej.nih.gov/ij/）におけるProcess/Find　Edgesなど）を施すことによって得られる。
　画像ＩＭ１１を得るためにエッジを抽出する処理は、代表的には、高さ像を微分処理することを含む。また、エッジを抽出する処理は、写真の加工技術等で一般的な輪郭抽出手法を用いても良い。一例では、隣接する画素データとの差分の絶対値があるしきい値を超えた部分を抽出すればよい。
　画像ＩＭ１１では、１６個の構造物にそれぞれの基板との境界を構成する画素が、エッジとして検出されて、黒色の画素として示されている。このときに、エッジとして検出される画素のそれぞれが、エッジ画素の一例である。
　＜エッジ膨張＞
　図８は、抽出されたエッジを膨張させる処理の結果を模式的に示す図である。一実現例では、図８に示された画像ＩＭ１２は、図７の画像ＩＭ１１に対して、最大値処理を施すことによって得られる。
　図７の画像ＩＭ１１では、エッジ画素が黒い画素（比較的高い画素値を有する画素）として示されている。したがって、画像ＩＭ１１に対して最大値処理が施されることにより、図８に示された画像ＩＭ１２では、エッジ画素によって構成されるエッジが膨張する。画像ＩＭ１２は「膨張画像」の一例である。
　なお、エッジ膨張のための処理は最大値処理に限定されない。エッジ膨張のための処理の種類は、エッジ画素の表現態様等に応じて適宜変更され得る。たとえば、エッジ画素が白い画素（比較的低い画素値を有する画素）として表現される場合には、エッジ膨張のための処理として最小値処理が採用されてもよい。
　＜二値化＞
　図９は、二値化処理の結果を模式的に示す図である。一実現例では、図９に示された画像ＩＭ１３は、図８の画像ＩＭ１２に対して、公知の二値化処理（オープンソースのImageJ（https://imagej.nih.gov/ij/）におけるProcess/Binary/Make　Binaryなど）を施すことによって得られる。二値化のための閾値は、ユーザおよび／またはコンピュータ１３２によって適宜調整されてもよい。
　図９に示された画像ＩＭ１３では、試料１１０における、１６個の構造物のそれぞれに対応する端部に対応する部分が黒色の画素で表され、それ以外の部分は白色の画素で表されている。
　＜線つなぎ＞
　コンピュータ１３２は、二値化された画像ＩＭ１３に線つなぎ処理を施してもよい。これにより、画像ＩＭ１０において検出されたエッジ画素が、構造物の外縁をより正確に表現するようになる。線つなぎ処理は、たとえば、公知の技術（オープンソースのImageJ（https://imagej.nih.gov/ij/）におけるProcess/Binary/Closeなど）によって実現され得る。
　＜穴埋め処理＞
　コンピュータ１３２は、二値化された画像ＩＭ１３（または、画像ＩＭ１３に対して線つなぎ処理を施すことによって得られた画像）に穴埋め処理を施してもよい。
　図１０は、穴埋め処理の結果を模式的に示す図である。穴埋め処理は、たとえば、公知の技術（オープンソースのImageJ（https://imagej.nih.gov/ij/）におけるProcess/Binary/Fill　Holesなど）によって実現され得る。
　図１０に示された画像ＩＭ１４では、試料１１０における、１６個の構造物のそれぞれに対応する領域が黒色の画素で塗りつぶされて表され、それ以外の領域が白色の画素で塗りつぶされて表されている。
　＜基板領域＞
　コンピュータ１３２は、図１０に示された画像ＩＭ１４から、白色の画素の領域を、試料において基板に対応する領域（構造物が載置されていない領域）として抽出することができる。基板に対応する領域（基板領域）を特定するデータは、「基板領域データ」とも称される。
　図１１は、基板領域のデータ構成を模式的に説明するための図である。図１１は、基板領域のうち、図１０のＹ３－Ｙ３ラインに沿った高さを示す、線Ｌ１１，Ｌ１２，Ｌ１３，Ｌ１４，Ｌ１５を含む。
　図１１には、比較として図６に示された線Ｌ１０がさらに示される。線Ｌ１０において基板に対応する部分に対して、線Ｌ１１～Ｌ１５のそれぞれの端部は長さＤ１だけ内側に位置する。これは、基板領域が、構造物について検出されたエッジを膨張した後、膨張後のエッジによって特定される領域以外の領域として特定されたことに対応する。すなわち、走査型プローブ顕微鏡１では、構造物のエッジを膨張させることにより、構造物の領域を広めに特定し、これにより、構造物が基板領域に含まれることが確実に回避される。
　＜傾き補正＞
　図１２は、走査型プローブ顕微鏡１における傾き補正の工程の一部を模式的に示す図である。図１２では、図１１に示された線Ｌ１１～Ｌ１５を一つの線にするために充填（補間）されたデータが破線で示されている。データ補間により形成された線が、線Ａ１０として示されている。
　一実現例では、コンピュータ１３２は、データ補間において、線Ｌ１１～Ｌ１５を構成する点から推測される直線（線Ａ１０）を生成する。直線の生成は、充填用のデータの生成の一例である。そして、コンピュータ１３２は、５本の線Ｌ１１～Ｌ１５以外の部分に、生成された直線において対応する部分のデータを充填することによって、データ補間を実現する。
　コンピュータ１３２は、基板領域のデータ全体（図１０のＹ３－Ｙ３ラインだけでなくそれ以外の領域）において、図１２に示されたのと同様のデータ補間（充填用のデータの生成および当該データの充填）を実施する。これにより、試料の全体の領域に対応するデータ、すなわち、試料全体の領域に対応する基板の面を表すデータが生成される。ここで生成されるデータによって表される画像は、試料において構造物を除去された状態の基板を仮想的に表し、「基板表示画像」の一例である。ここで生成される面の傾きは、試料台１１２における試料１１０の傾きを表すことが期待される。
　図１３は、走査型プローブ顕微鏡１における傾き補正の工程の一部を模式的に示す図である。コンピュータ１３２は、図１２を参照して説明された工程において生成されたデータの面の、理想的な面に対する傾きを算出し、算出された傾きを補正するように、画像ＩＭ１０を補正する。
　図１３では、図１２を参照して説明された工程において生成されたデータの面の向きが線Ａ１０として示されている。理想的な面の向きが線Ａ２０として示されている。コンピュータ１３２は、線Ａ２０に対する線Ａ１０の傾きを算出する。この傾きは、試料１１０の傾きに相当する。そして、コンピュータ１３２は、算出された傾きを相殺するように、画像ＩＭ１０（図５）を補正する。この補正により、図１３に示されるように、線Ｌ１０から、線Ｌ２０が生成される。同様に画像ＩＭ１０の全域が補正されることにより、補正後の画像が生成される。この補正は、画像ＩＭ１０を画像ＩＭ０１（図３）へと近づけることが期待される。本明細書では、第２の補正を施された画像を「補正後画像」ともいう。
　［処理の流れ］
　図１４は、走査型プローブ顕微鏡１において画像処理のために実施される処理の一例のフローチャートである。一実現例では、図１４の処理は、コンピュータ１３２のプロセッサが所与のプログラムを実行することによって実施される。この意味において、走査型プローブ顕微鏡１は、画像処理装置の一例である。
　ステップＳＡ１にて、走査型プローブ顕微鏡１は、観測結果である画像のデータを取得する。ここで取得される画像の一例は、図５の画像ＩＭ１０に対応する。本明細書では、観測結果である画像が、「対象画像」の一例である。
　ステップＳＡ２にて、走査型プローブ顕微鏡１は、対象画像に対して上述の「第１の補正」を実施する。
　ステップＳＡ３にて、走査型プローブ顕微鏡１は、ステップＳＡ２において実施された第１の補正を施された対象画像について、画素値のヒストグラムを生成する。
　図１５は、ステップＳＡ３において生成されるヒストグラムの一例を示す図である。図１５に示されるように、ヒストグラムの横軸は画素値を表し、ヒストグラムの縦軸は画素の個数を表す。図１５の例では、対象画像において、各画素値の個数は、線Ｌ９１によって表される。線Ｌ９１は、画素値Ｖ１１でピークを有する。
　図１４に戻って、ステップＳＡ４にて、走査型プローブ顕微鏡１は、ステップＳＡ３において生成されたヒストグラムにおけるピークの数が複数であるか否かを判断する。
　ヒストグラムにおけるピークの数および位置は、たとえば、ヒストグラムに対して公知のピーク検出処理が実施されることによって特定される。なお、走査型プローブ顕微鏡１は、ピーク検出処理の前に、線Ｌ９１で示されるようなグラフに対する平滑化処理を実施してもよい。
　ヒストグラムにおけるピークの数および位置は、ユーザによって特定されてもよい。すなわち、走査型プローブ顕微鏡１は、ステップＳＡ３において生成したヒストグラムを表示部１３５に表示してもよい。ユーザは、表示部１３５に表示されたヒストグラムを見て、ピークの数（および位置）を特定して走査型プローブ顕微鏡１に入力してもよい。走査型プローブ顕微鏡１は、キーボードなどの入力装置を備え、ユーザは、当該入力装置を利用してピークの数（および位置）を入力してもよい。走査型プローブ顕微鏡１は、入力されたピークの数を用いて、ステップＳＡ４の判断を実施してもよい。
　走査型プローブ顕微鏡１は、上記ヒストグラムにおけるピークの数が、複数であると判断すると（ステップＳＡ４にてＹＥＳ）、ステップＳＡ６へ制御を進め、そうではないと判断すれば、すなわち、単数であると判断すれば（ステップＳＡ４にてＮＯ）、ステップＳＡ６へ制御を進める。ここで、ヒストグラムにおけるピークの数と試料１１０の表面の形態との間の想定される相関関係の一例について説明する。
　図１６は、ステップＳＡ３において生成されるヒストグラムの他の例を示す図である。図１６の例では、対象画像における各画素値の個数が、線Ｌ９２によって表される。線Ｌ９２は、画素値Ｖ２１と画素値Ｖ２２でピークを有する。すなわち、線Ｌ９２は、２つのピークを有する。
　ヒストグラムにおいてピークが複数であるか否かは、試料１１０の表面が凹凸構造を有するか否かを反映する。より具体的には、試料１１０の表面が凹凸構造を有する場合、当該表面の画像のヒストグラムは複数のピークを有することが想定される。たとえば、図３等を参照して説明されたように試料において基板上に構造物が配置されている場合、複数のピークは、基板の高さに対応するピークと、構造物の高さに対応するピークとを含む。一方、試料１１０の表面が、図２を参照して説明されたように、（マクロな意味での）凹凸構造を有さない場合、当該表面の画像のヒストグラムは単数のピークを有することが想定される。
　図１４に戻って、ステップＳＡ５にて、走査型プローブ顕微鏡１は、対象画像に対して第２の補正を実施する。第２の補正の実施については、図１７を参照して後述される。
　ステップＳＡ６にて、走査型プローブ顕微鏡１は、処理の結果を表示部１３５に表示する。表示される結果は、補正を施された画像として、第１の補正または第２の補正によって生成された画像を含んでいてもよい。補正を施された画像として表示される画像とは、ステップＳＡ６における第２の補正が実施された場合には、第２の補正を施された画像であり、ステップＳＡ６における第２の補正が実施されなかった場合には、第１の補正を施された画像である。その後、走査型プローブ顕微鏡１は、図１４の処理を終了させる。
　図１７は、ステップＳＡ５の第２の補正の実施に関するサブルーチンのフローチャートである。
　ステップＳ１０にて、走査型プローブ顕微鏡１は、対象画像を取得する。ステップＳＡ１において取得された対象画像が記憶装置１３４に格納されている場合、ステップＳ１０では、対象画像が記憶装置１３４から読み出されても良い。
　ステップＳ１２にて、走査型プローブ顕微鏡１は、ステップＳ１０において取得された画像に対してエッジを抽出する。エッジの抽出は、たとえば図７を参照して説明された手法によって実現される。
　ステップＳ１４にて、走査型プローブ顕微鏡１は、ステップＳ１２において抽出されたエッジを膨張させる。エッジの膨張は、たとえば図８を参照して説明された手法によって実現される。
　ステップＳ１６にて、走査型プローブ顕微鏡１は、ステップＳ１４においてエッジを膨張された画像を二値化する。二値化は、たとえば図９を参照して説明された手法によって実現される。
　ステップＳ１８にて、走査型プローブ顕微鏡１は、ステップＳ１６において二値化された画像に対して線つなぎ処理を実施する。線つなぎ処理は、たとえば図１０を参照して説明された手法によって実現される。
　ステップＳ２０にて、走査型プローブ顕微鏡１は、ステップＳ１８において線つなぎ処理を施された画像に対して穴埋め処理を実施する。穴埋め処理は、たとえば図１０を参照して説明された手法によって実現される。
　ステップＳ２２にて、走査型プローブ顕微鏡１は、ステップＳ２０において穴埋め処理を施された画像を用いて基板領域データを生成する。基板領域データは、基板領域を特定するデータである。
　ステップＳ２４にて、走査型プローブ顕微鏡１は、第２データを用いて、ステップＳ１０において取得された画像データの補正（高さの補正）を実施する。画像データの補正は、たとえば図１２および図１３を参照して説明された手法によって実現される。ステップＳ２４の制御により、「対象画像」に対して「第２の補正」を施された画像が生成される。そして、走査型プローブ顕微鏡１は、図１４へ制御をリターンさせる。
　図１２および図１３を参照して説明された手法では、基板領域を特定するデータに対して、図１２において破線（線Ａ１０）で示されたように、構造物に対応する領域にデータが充填された。なお、画像データの補正では、このようなデータの充填は省略されてもよい。走査型プローブ顕微鏡１は、基板領域のみから試料１１０の（理想的な面に対する）傾きを算出してもよい。
　以上説明された本実施の形態では、対象画像に対して第１の補正が施され、さらに、第１の補正を施された画像のヒストグラムが生成される。そして、ヒストグラムにおけるピークの数が複数であれば、ステップＳＡ６において、「補正を施された画像」として、第２の補正を施された画像が表示される。一方、ヒストグラムにおけるピークの数が複数でなければ、ステップＳＡ６において、「補正を施された画像」として、第１の補正を施された画像が表示される。
　第２の補正では、構造物のエッジに対する膨張処理が実施されることによって「膨張画像」が生成され、そして、当該「膨張画像」を用いて、試料における基板に対応する領域（基板上に構造物が存在しない領域）を特定する「基板領域データ」が生成される。これにより、「基板領域データ」によって特定される領域に構造物の画像が含まれることが確実に回避される。また、「基板領域データ」によって特定される領域以外の領域が、確実に構造物の全体を含む領域として特定される。
　「基板領域データ」によって特定される領域を用いて、試料の傾きによって生じていた対象画像における傾きが補正される場合、補正に、より多くの点（または、線もしくは領域）が利用され得る。これにより、補正において、傾きがより正確に補正され得る。したがって、ユーザに正確に試料の表面状態が提供され得る。
　［変形例（１）］
　変形例（１）では、走査型プローブ顕微鏡１は、第２の補正において、基板領域データを用いて対象画像を補正し、補正後の画像データから、再度、構造物に対応する領域を特定する。
　図１８は、変形例（１）におけるステップＳＡ５のサブルーチンの第１の変形例のフローチャートである。図１８の処理は、図１７の処理と同様に、ステップＳ１０～ステップＳ２４の制御を含む。図１８の処理では、走査型プローブ顕微鏡１は、ステップＳ２４の後、ステップＳ３０へ制御を進める。
　ステップＳ３０にて、走査型プローブ顕微鏡１は、ステップＳ２４において生成された補正後の画像において、構造物に対応する領域を特定する。ステップＳ２４において生成された補正後の画像は、「補正後画像」の一例である。
　ステップＳ３０における構造物に対応する領域の特定は、たとえば、ステップＳ１２～ステップＳ２２と同様の制御を含んでいてもよい。すなわち、走査型プローブ顕微鏡１は、補正後の画像に対して、エッジを抽出し、抽出されたエッジを膨張させ、エッジを膨張された画像を二値化し、二値化された画像に対して線つなぎ処理を実施し、線つなぎ処理を施された画像に対して穴埋め処理を実施し、そして、穴埋め処理を施された画像の基板領域データを生成する。そして、走査型プローブ顕微鏡１は、基板領域データによって特定される領域以外の領域（すなわち、基板領域以外の領域）を、構造物に対応する領域として特定する。
　ステップＳ３２にて、走査型プローブ顕微鏡１は、ステップＳ２４における補正後の画像データから、ステップＳ３０において特定された構造物に対応する領域を抽出することにより、「構造物画像」を生成する。構造物画像は、構造物に対応する画像を含む。その後、走査型プローブ顕微鏡１は、図１４へ制御をリターンさせる。変形例（１）では、ステップＳＡ６において表示される結果は、ステップＳ３０において生成された構造物画像の画像、すなわち、構造物に対応する画像を含んでいてもよい。
　以上説明された変形例（１）では、対象画像から基板領域データによって特定される領域以外の領域（すなわち、基板領域以外の領域）が抽出され、構造物画像として表示される。基板領域データは、膨張画像を用いて生成され、膨張画像は膨張処理を経て生成される。これにより、基板領域データによって特定される領域以外の領域には、確実に構造物の全域が含まれる。したがって、ユーザに、正確に構造物の状態が提供され、これにより、正確に試料の表面状態が提供され得る。
　［変形例（２）］
　変形例（２）では、走査型プローブ顕微鏡１は、変形例（１）の構造物画像と、基板の領域を埋める背景用のデータとを組み合わせることにより、疑似的な試料全体の画像を生成する。変形例（２）では、このように生成される「擬似的な試料全体の画像」が、第２の補正を施された画像である。
　図１９は、ステップＳＡ５のサブルーチンの第２の変形例のフローチャートである。図１９の処理では、走査型プローブ顕微鏡１は、ステップＳ２２の後、ステップＳ４０へ制御を進める。
　ステップＳ４０にて、走査型プローブ顕微鏡１は、ステップＳ１０において取得された対象画像と、ステップＳ２２において生成された基板領域データとを用いて、構造物画像を生成する。ステップＳ４０において生成される構造物画像は、ステップＳ１０において取得された対象画像から、ステップＳ２２において生成された基板領域データによって特定される基板の領域以外の領域が抽出されることによって生成される。
　ステップＳ４２にて、走査型プローブ顕微鏡１は、ステップＳ４０において生成された構造物画像によって特定される領域以外の領域に背景用データを充填することにより、閲覧用データを生成する。閲覧用データは、疑似的な試料全体の画像を表す。疑似的な試料全体の画像では、ステップＳ１０において取得された対象画像における構造物と、背景用の画像とが組み合わされている。
　その後、走査型プローブ顕微鏡１は、図１４へ制御をリターンさせる。変形例（２）では、ステップＳＡ６において表示される結果は、ステップＳ４２において生成された閲覧用データの画像、すなわち、疑似的な試料全体の画像を含んでいてもよい。
　変形例（２）の閲覧用データの画像（疑似的な試料全体の画像）では、基板領域に相当する領域が適切な明度を有し、これにより、閲覧用データの画像の表示の際にコントラストの調整を必要としない。したがって、ユーザは、コントラストの調整などの煩雑な作業を必要とされることなく、処理の結果を視認できる。また、従来の技術では、コントラストの調整において背景に画素濃度の波が生じる場合があった。変形例（２）ではコントラストの調整が省略され得ることにより、ユーザに表示される画像において上述のような画素濃度の波が生じることが回避され得る。なお、閲覧用データは、変形例（１）において生成された構造物画像（Ｓ３０）と背景用データ（Ｓ４２）とを組み合わせることによって生成されてもよい。
　上記擬似的な試料全体の画像は、対象画像から基板領域データによって特定される領域以外の領域の画像を含む。基板領域データは、膨張画像を用いて生成され、膨張画像は膨張処理を経て生成される。これにより、基板領域データによって特定される領域以外の領域には、確実に構造物の全域が含まれる。したがって、擬似的な試料全体の画像が提供されることにより、ユーザに、正確に構造物の状態が提供され、これにより、正確に試料の表面状態が提供され得る。
　［態様］
　上述した複数の例示的な実施形態は、以下の態様の具体例であることが当業者により理解される。
　（第１項）　一態様に係る画像処理方法は、走査型プローブ顕微鏡による試料の測定に基づいて生成された対象画像を処理する方法であって、前記対象画像に対して第１の補正を実施することにより、補正画像を生成するステップを備え、前記第１の補正は、前記対象画像から所定の平面において所定の方向に沿った一直線上で複数の画素を抽出することと、抽出された各画素の輝度に基づいて前記対象画像の高さを補正することと、を含み、前記補正画像における画素値のヒストグラムを生成するステップと、前記ヒストグラムを用いて、前記対象画像に対して前記第１の補正とは異なる第２の補正が必要であるか否かを判断するステップと、を備えていてもよい。
　第１項に記載の画像処理方法によれば、試料の表面状態に応じた補正の種類が特定され得る。
　（第２項）　第１項に記載の画像処理方法において、前記第２の補正が必要であるか否かを判断するステップは、前記ヒストグラムが複数のピークを含む場合には、前記第２の補正が必要であると判断することと、前記ヒストグラムが複数のピークを含まない場合には、前記第２の補正が不要であると判断することと、を含んでいてもよい。
　第２項に記載の画像処理方法によれば、試料の表面状態に確実に応じた補正の種類が特定され得る。
　（第３項）　第１項または第２項に記載の画像処理方法において、前記試料は、基板と当該基板上の構造物とを含み、前記第２の補正は、前記対象画像において、前記基板に対応する領域を特定する基板領域データを生成するステップと、前記基板領域データによって特定される領域の画素に基づいた高さの補正を実施するステップと、を含んでいてもよい。
　第３項に記載の画像処理方法によれば、第２の補正により、正確な試料の表面状態が提供され得る。
　（第４項）　第３項に記載の画像処理方法において、前記第２の補正は、前記対象画像から隣接画素との比較結果がエッジであることの条件を満たす画素をエッジ画素として抽出するステップと、前記対象画像に対して、前記エッジ画素によって構成されるエッジを膨張させる膨張処理を実施することによって、膨張画像を生成するステップと、をさらに含み、前記基板領域データを生成するステップは、前記膨張画像を用いて、前記基板領域データを生成することを含んでいてもよい。
　第４項に記載の画像処理方法によれば、第２の補正により、より正確な試料の表面状態が提供され得る。
　（第５項）　第４項に記載の画像処理方法において、前記膨張処理は、最大値処理を含んでいてもよい。
　第５項に記載の画像処理方法によれば、膨張処理においてエッジ画素によって構成が確実に膨張される。
　（第６項）　第３項～第５項のいずれか１項に記載の画像処理方法において、前記第２の補正は、前記対象画像のうち、前記基板領域データによって特定される領域以外の領域に、充填用のデータを充填することにより、基板のみの画像を表す基板表示画像を生成することを含んでいてもよい。
　第６項に記載の画像処理方法によれば、元の画像データの高さの補正がより正確に実施され得る。
　（第７項）　第６項に記載の画像処理方法において、前記基板表示画像を生成することは、前記対象画像における前記基板領域データによって特定される領域の画素値を用いて、前記充填用のデータを生成することを含んでいてもよい。
　第７項に記載の画像処理方法によれば、充填用のデータが元の画像データにより適合するものとして生成され得る。
　（第８項）　第６項または第７項に記載の画像処理方法において、前記基板表示画像を生成することは、前記基板表示画像を用いて前記対象画像に対する傾き補正を実施することにより、補正後画像を生成することを含んでいてもよい。
　第８項に記載の画像処理方法によれば、補正後画像として、より確実に傾きを補正された画像が生成され得る。
　（第９項）　第８項に記載の画像処理方法は、前記補正後画像において、前記対象画像における前記構造物に対応する領域を特定するステップと、前記対象画像から、特定された前記構造物に対応する領域を抽出された構造物画像を生成するステップと、をさらに備えていてもよい。
　第９項に記載の画像処理方法によれば、構造物画像として、より確実に構造物の全体を含むデータが生成され得る。
　（第１０項）　第３項～第９項のいずれか１項に記載の画像処理方法は、前記対象画像から、前記基板領域データによって特定される領域を抽出することにより、構造物画像を生成するステップをさらに備えていてもよい。
　第１０項に記載の画像処理方法によれば、構造物画像として、より確実に構造物の全体を含む画像が生成され得る。
　（第１１項）　第９項または第１０項に記載の画像処理方法は、前記構造物データと、前記基板領域データによって特定される領域において背景用の画素を有する背景用データとを組み合わせることにより、閲覧用データを生成するステップをさらに備えていてもよい。
　第１１項に記載の画像処理方法によれば、閲覧用データの表示の際にコントラストの調整が必要とされない。
　（第１２項）　第４項または第５項に記載の画像処理方法は、前記基板領域データを生成するために、前記膨張画像または前記膨張画像に起因するデータに対する、二値化処理を実施するステップをさらに備えていてもよい。
　第１２項に記載の画像処理方法によれば、データにおいてエッジがより顕著に表現され得る。
　（第１３項）　第１２項に記載の画像処理方法は、前記基板領域データを生成するために、前記二値化処理を実施された画像に対する線つなぎ処理を実施するステップをさらに備えていてもよい。
　第１３項に記載の画像処理方法によれば、データにおいて基板に対応する領域がより確実に特定される。
　（第１４項）　一態様に係る画像処理装置は、１以上のプロセッサと、前記１以上のプロセッサによって実行されることによって前記１以上のプロセッサに、第１項～第１３項のいずれか１項に記載の画像処理方法を実施させるプログラムを格納する記憶装置と、を備えていてもよい。
　第１４項に記載の画像処理装置によれば、試料の表面状態に応じた補正の種類が特定され得る。
　（第１５項）　一態様に係る走査型プローブ顕微鏡は、第１４項に記載の画像処理装置を備えていてもよい。
　第１５項に記載の走査型プローブ顕微鏡によれば、試料の表面状態に応じた補正の種類が特定され得る。
　（第１６項）　一態様に係るプログラムは、１以上のプロセッサによって実行されることによって前記１以上のプロセッサに、第１項～第１３項のいずれか１項に記載の画像処理方法を実施させてもよい。
　第１６項に記載のプログラムによれば、試料の表面状態に応じた補正の種類が特定され得る。
　今回開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の範囲は、上記した実施の形態の説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。また、実施の形態中の各技術は、単独でも、また、必要に応じて実施の形態中の他の技術と可能な限り組み合わされても、実施され得ることが意図される。
　１　走査型プローブ顕微鏡、１１０　試料、１１１　ピエゾスキャナ、１１１ｘｙ　ＸＹスキャナ、１１１ｚ　Ｚスキャナ、１１２　試料台、１１３　カンチレバー、１１４　針、１１５　レーザダイオード、１１９　フォトディテクタ、１２０　変位検出機構、１３１　フィードバック信号発生部、１３２　コンピュータ、１３３　走査信号発生部、１３４　記憶装置、１３５　表示部。

Claims (16)

  1. 　走査型プローブ顕微鏡による試料の測定に基づいて生成された対象画像を処理する方法であって、
    　前記対象画像に対して第１の補正を実施することにより、補正画像を生成するステップを備え、
    　前記第１の補正は、
    　　前記対象画像から所定の平面において所定の方向に沿った一直線上で複数の画素を抽出することと、
    　　抽出された各画素の輝度に基づいて前記対象画像の高さを補正することと、を含み、
    　前記補正画像における画素値のヒストグラムを生成するステップと、
    　前記ヒストグラムを用いて、前記対象画像に対して前記第１の補正とは異なる第２の補正が必要であるか否かを判断するステップと、を備える、画像処理方法。
  2. 　前記第２の補正が必要であるか否かを判断するステップは、
    　　前記ヒストグラムが複数のピークを含む場合には、前記第２の補正が必要であると判断することと、
    　　前記ヒストグラムが複数のピークを含まない場合には、前記第２の補正が不要であると判断することと、を含む、請求項１に記載の画像処理方法。
  3. 　前記試料は、基板と当該基板上の構造物とを含み、
    　前記第２の補正は、
    　　前記対象画像において、前記基板に対応する領域を特定する基板領域データを生成するステップと、
    　　前記基板領域データによって特定される領域の画素に基づいた高さの補正を実施するステップと、を含む、請求項１または請求項２に記載の画像処理方法。
  4. 　前記第２の補正は、
    　　前記対象画像から隣接画素との比較結果がエッジであることの条件を満たす画素をエッジ画素として抽出するステップと、
    　　前記対象画像に対して、前記エッジ画素によって構成されるエッジを膨張させる膨張処理を実施することによって、膨張画像を生成するステップと、をさらに含み、
    　前記基板領域データを生成するステップは、前記膨張画像を用いて、前記基板領域データを生成することを含む、請求項３に記載の画像処理方法。
  5. 　前記膨張処理は、最大値処理を含む、請求項４に記載の画像処理方法。
  6. 　前記第２の補正は、前記対象画像のうち、前記基板領域データによって特定される領域以外の領域に、充填用のデータを充填することにより、基板のみの画像を表す基板表示画像を生成することを含む、請求項３に記載の画像処理方法。
  7. 　前記基板表示画像を生成することは、前記対象画像における前記基板領域データによって特定される領域の画素値を用いて、前記充填用のデータを生成することを含む、請求項６に記載の画像処理方法。
  8. 　前記基板表示画像を生成することは、前記基板表示画像を用いて前記対象画像に対する傾き補正を実施することにより、補正後画像を生成することを含む、請求項６に記載の画像処理方法。
  9. 　前記補正後画像において、前記対象画像における前記構造物に対応する領域を特定するステップと、
    　前記対象画像から、特定された前記構造物に対応する領域を抽出された構造物画像を生成するステップと、をさらに備える、請求項８に記載の画像処理方法。
  10. 　前記対象画像から、前記基板領域データによって特定される領域を抽出することにより、構造物画像を生成するステップをさらに備える、請求項３に記載の画像処理方法。
  11. 　前記構造物画像と、前記基板領域データによって特定される領域において背景用の画素を有する背景用データとを組み合わせることにより、閲覧用データを生成するステップをさらに備える、請求項９に記載の画像処理方法。
  12. 　前記基板領域データを生成するために、前記膨張画像または前記膨張画像に起因するデータに対する、二値化処理を実施するステップをさらに備える、請求項４に記載の画像処理方法。
  13. 　前記基板領域データを生成するために、前記二値化処理を実施された画像に対する線つなぎ処理を実施するステップをさらに備える、請求項１２に記載の画像処理方法。
  14. 　１以上のプロセッサと、
    　前記１以上のプロセッサによって実行されることによって前記１以上のプロセッサに、請求項１または請求項２に記載の画像処理方法を実施させるプログラムを格納する記憶装置と、を備える、画像処理装置。
  15. 　請求項１４に記載の画像処理装置を備える、走査型プローブ顕微鏡。
  16. 　１以上のプロセッサによって実行されることによって前記１以上のプロセッサに、請求項１または請求項２に記載の画像処理方法を実施させる、プログラム。
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