(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
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素の強度分布から解析し、該画素のゲインのばらつきにより発生するアーティファクトを除去する方法であって、
第１の画像と第２の画像を撮影する工程と、
前記画像検出器より撮影された、前記第１の画像と第２の画像間の強度分布における相互相関関数画像を計算する工程と、
前記画素間のゲインのばらつきにより発生するピークを除去する工程と、
前記相互相関関数の最大値を持つ位置から前記画像間の位置ずれ量を特定する工程とを含むことを特徴とする位置ずれ解析方法。
【請求項２】
請求項１に記載の位置ずれ解析方法において、
前記第１の画像と第２の画像間の位置ずれ量を変化させながら第１と第２の画像の強度差の絶対値を計算する工程と、
前記強度差の絶対値の分布画像の最小値の位置から画像間の位置ずれ量を求めることを特徴とする請求項１に記載の位置ずれ解析方法。
【請求項３】
請求項１に記載の位置ずれ解析方法において、
前記第１の画像に対する第２の画像の位置ずれ量を変化させながら第１と第２の画像の２乗和分布を計算し、前記２乗和分布の最小値の位置から画像間の位置ずれ量を求めることを特徴とする位置ずれ解析方法。
【請求項４】
請求項１に記載の位置ずれ解析方法において、
前記ゲインのばらつきによるピーク除去は、該ピーク近傍のゲインのばらつきの影響のない画素強度の計算値で置換することを特徴とする位置ずれ解析方法。
【発明の詳細な説明】
【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。
【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  ８９−１０７（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−  ｄｙ）（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。
【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。
【０００５】
【発明の実施の形態】
透過電子顕微鏡（以下略してＴＥＭ）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＝（ｄｘ，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】
0003603543.tif 000002
【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、
【０００９】
【数２】
0003603543.tif 000003
【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，ｄｙ）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
【００１２】
【数３】
0003603543.tif 000004
【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
【００１４】
【数４】
0003603543.tif 000005
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【図面の簡単な説明】
【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。
【図３】画像ペアの位置ずれ量解析のフローチャート。
【符号の説明】
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。
【図１】
0003603543.tif 000006
【図２】
0003603543.tif 000007
【図３】
0003603543.tif 000008