(57)【要約】【課題】マッピング画像に対する平滑化処理における平滑化の程度を自動で決定することができる画像処理装置を提供する。【解決手段】画像処理装置１００は、試料の各分析領域からの信号を検出して得られたマッピング画像に対する平滑化処理を行う画像処理装置であって、マッピング画像における前記信号の強度情報である信号強度データの最大値と最小値との差を計算し、当該差に基づき前記マッピング画像に対する平滑化処理における平滑化の程度を決定する平滑化条件決定部と、前記平滑化条件決定部で決定された前記平滑化の程度に基づいて、前記マッピング画像に対する平滑化処理を行う平滑化処理部と、を含む。【選択図】図２
2018025508.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
試料の各分析領域からの信号を検出して得られたマッピング画像に対する平滑化処理を行う画像処理装置であって、
前記マッピング画像の各ピクセルの前記信号の強度情報である信号強度データの最大値と最小値との差を計算し、当該差に基づき前記マッピング画像に対する平滑化処理における平滑化の程度を決定する平滑化条件決定部と、
前記平滑化条件決定部で決定された前記平滑化の程度に基づいて、前記マッピング画像に対する平滑化処理を行う平滑化処理部と、
を含む、画像処理装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記平滑化条件決定部は、
前記マッピング画像における前記信号強度データのバラツキの大きさを計算し、
前記差および前記信号強度データのバラツキの大きさに基づき前記平滑化の程度を決定する、画像処理装置。
【請求項３】
請求項２において、
前記信号強度データのバラツキの大きさは、前記信号強度データの変動係数の大きさである、画像処理装置。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれか１項において、
前記平滑化処理部は、ウェーブレット変換を用いて平滑化処理を行う、画像処理装置。
【請求項５】
請求項１において、
前記平滑化条件決定部は、次式を満たすフィルタの大きさＤの最小値を計算し、
前記平滑化処理部は、フィルタの大きさＤの最小値をフィルタの大きさとする移動平均フィルタまたはガウシアンフィルタを用いて平滑化処理を行う、画像処理装置。
【数８】
2018025508.tif 000013
ただし、Ａは任意の定数であり、Ｈは前記信号強度データの最大値と最小値との差である。
【請求項６】
請求項１において、
前記平滑化条件決定部は、次式を満たすフィルタの大きさＤの最小値を計算し、
前記平滑化処理部は、フィルタの大きさＤの最小値をフィルタの大きさとする移動平均フィルタまたはガウシアンフィルタを用いて平滑化処理を行う、画像処理装置。
【数９】
2018025508.tif 000014
ただし、Ａは任意の定数であり、Ｈは前記信号強度データの最大値と最小値との差であり、Ｃは前記信号強度データの変動係数である。
【請求項７】
請求項１ないし６のいずれか１項において、
前記平滑化条件決定部は、
前記分析領域の大きさを計算し、当該分析領域の大きさに基づき前記平滑化の程度を決定し、
前記平滑化処理部は、
前記差に基づき決定された前記平滑化の程度および前記分析領域の大きさに基づき決定された前記平滑化の程度に基づいて、前記マッピング画像に対する平滑化処理を行う、画像処理装置。
【請求項８】
請求項７において、
前記平滑化条件決定部は、前記分析領域の大きさを次式を用いて計算する、画像処理装置。
【数１０】
2018025508.tif 000015
ただし、ＤＥは前記分析領域の大きさであり、Ｚは前記信号の発生領域の大きさであり、ｄは前記発生領域から前記信号を発生させるためのプローブの径であり、Ｓは前記マッピング画像の１ピクセルあたりの大きさである。
【請求項９】
請求項１ないし８のいずれか１項において、
前記信号は、特性Ｘ線であり、
前記特性Ｘ線は、波長分散型Ｘ線検出器またはエネルギー分散型Ｘ線検出器で検出される、画像処理装置。
【請求項１０】
試料の各分析領域からの信号を検出して得られたマッピング画像に対する平滑化処理を行う画像処理方法であって、
前記マッピング画像の各ピクセルの前記信号の強度情報である信号強度データの最大値と最小値との差を計算し、当該差に基づき前記マッピング画像に対する平滑化処理における平滑化の程度を決定する平滑化条件決定工程と、
前記平滑化条件決定工程で決定された前記平滑化の程度に基づいて、前記マッピング画像に対する平滑化処理を行う平滑化処理工程と、
を含む、画像処理方法。
【請求項１１】
請求項１ないし９のいずれか１項に記載の画像処理装置を含む、分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法、および分析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
試料上で電子線等を走査して試料の各領域から放出される特性Ｘ線をエネルギー分散型Ｘ線検出器（ＥＤＳ検出器）や波長分散型Ｘ線検出器（ＷＤＳ検出器）を用いて検出し、マッピング画像を得る手法が知られている（例えば特許文献１参照）。
【０００３】
このようにして得られたマッピング画像に対して、ＳＮ比を改善するために平滑化処理が行われる場合がある。マッピング画像に対する平滑化処理の手法として、ウェーブレット変換を用いる方法や、移動平均フィルタを用いる方法などが知られている。マッピング画像に対してウェーブレット変換や移動平均フィルタなどを用いて平滑化処理を行う場合、固定条件で平滑化を行うと、画像によっては画質が劣化してしまう場合がある。そのため、これらの手法を用いて平滑化処理を行う場合、ユーザーが画像ごとに平滑化の条件（平滑化の程度の大小）を決定する必要があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−７２４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述したように、従来、マッピング画像に対する平滑化処理を行う場合、ユーザーがマッピング画像を見ながら平滑化の条件を決定していた。
【０００６】
しかしながら、ユーザーが平滑化の条件を決定する場合、条件の決定に時間がかかってしまったり、最適な条件を見つけることができなかったりする場合があり、ユーザーの負担が大きい。また、ユーザーごとに、平滑化の条件の判断にばらつきが生じてしまう。
【０００７】
本発明は、以上のような問題点に鑑みてなされたものであり、本発明のいくつかの態様に係る目的の１つは、マッピング画像に対する平滑化処理における平滑化の程度を自動で決定することができる画像処理装置および画像処理方法を提供することにある。また、本発明のいくつかの態様に係る目的の１つは、上記画像処理装置を含む分析装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
（１）本発明に係る画像処理装置は、
試料の各分析領域からの信号を検出して得られたマッピング画像に対する平滑化処理を行う画像処理装置であって、
前記マッピング画像の各ピクセルの前記信号の強度情報である信号強度データの最大値と最小値との差を計算し、当該差に基づき前記マッピング画像に対する平滑化処理における平滑化の程度を決定する平滑化条件決定部と、
前記平滑化条件決定部で決定された前記平滑化の程度に基づいて、前記マッピング画像に対する平滑化処理を行う平滑化処理部と、
を含む。
【０００９】
このような画像処理装置では、平滑化条件決定部が信号強度データの最大値と最小値と
の差に基づきマッピング画像に対する平滑化処理における平滑化の程度を決定するため、平滑化の程度を自動で決定することができる。したがって、このような画像処理装置によれば、ユーザーが平滑化の程度を決定する必要がなく、簡便にマッピング画像の見栄えを向上できる。
【００１０】
さらに、このような画像処理装置では、平滑化条件決定部が信号強度データの最大値と最小値との差に基づき平滑化の程度を決定することにより、例えば信号の測定における統計変動分の誤差を一つの色調内に収めることができるため、滑らかで見栄えのよいマッピング画像を得ることができる。
【００１１】
（２）本発明に係る画像処理装置において、
前記平滑化条件決定部は、
前記マッピング画像における前記信号強度データのバラツキの大きさを計算し、
前記差および前記信号強度データのバラツキの大きさに基づき前記平滑化の程度を決定してもよい。
【００１２】
このような画像処理装置では、信号強度データのバラツキの大きさを考慮して、平滑化の程度を決定することができるため、より見栄えの良いマッピング画像を得ることができる。
【００１３】
（３）本発明に係る画像処理装置において、
前記信号強度データのバラツキの大きさは、前記信号強度データの変動係数の大きさであってもよい。
【００１４】
（４）本発明に係る画像処理装置において、
前記平滑化処理部は、ウェーブレット変換を用いて平滑化処理を行ってもよい。
【００１５】
（５）本発明に係る画像処理装置において、
前記平滑化条件決定部は、次式を満たすフィルタの大きさＤの最小値を計算し、
前記平滑化処理部は、フィルタの大きさＤの最小値をフィルタの大きさとする移動平均フィルタまたはガウシアンフィルタを用いて平滑化処理を行ってもよい。
【００１６】
【数１】
2018025508.tif 000003
【００１７】
ただし、Ａは任意の定数であり、Ｈは前記信号強度データの最大値と最小値との差である。
【００１８】
（６）本発明に係る画像処理装置において、
前記平滑化条件決定部は、次式を満たすフィルタの大きさＤの最小値を計算し、
前記平滑化処理部は、フィルタの大きさＤの最小値をフィルタの大きさとする移動平均フィルタまたはガウシアンフィルタを用いて平滑化処理を行ってもよい。
【００１９】
【数２】
2018025508.tif 000004
【００２０】
ただし、Ａは任意の定数であり、Ｈは前記信号強度データの最大値と最小値との差であり、Ｃは前記信号強度データの変動係数である。
【００２１】
（７）本発明に係る画像処理装置において、
前記平滑化条件決定部は、
前記分析領域の大きさを計算し、当該分析領域の大きさに基づき前記平滑化の程度を決定し、
前記平滑化処理部は、
前記差に基づき決定された前記平滑化の程度および前記分析領域の大きさに基づき決定された前記平滑化の程度に基づいて、前記マッピング画像に対する平滑化処理を行ってもよい。
【００２２】
このような画像処理装置では、信号の測定における統計変動分の誤差に加えて、さらに、分析領域の大きさを考慮して平滑化の程度を決定することができるため、より見栄えの良いマッピング画像を得ることができる。
【００２３】
（８）本発明に係る画像処理装置において、
前記平滑化条件決定部は、前記分析領域の大きさを次式を用いて計算してもよい。
【００２４】
【数３】
2018025508.tif 000005
【００２５】
ただし、ＤＥは前記分析領域の大きさであり、Ｚは前記信号の発生領域の大きさであり、ｄは前記発生領域から前記信号を発生させるためのプローブの径であり、Ｓは前記マッピング画像の１ピクセルあたりの大きさである。
【００２６】
（９）本発明に係る画像処理装置において、
前記信号は、特性Ｘ線であり、
前記特性Ｘ線は、波長分散型Ｘ線検出器またはエネルギー分散型Ｘ線検出器で検出されてもよい。
【００２７】
（１０）本発明に係る画像処理方法は、
試料の各分析領域からの信号を検出して得られたマッピング画像に対する平滑化処理を行う画像処理方法であって、
前記マッピング画像の各ピクセルの前記信号の強度情報である信号強度データの最大値と最小値との差を計算し、当該差に基づき前記マッピング画像に対する平滑化処理における平滑化の程度を決定する平滑化条件決定工程と、
前記平滑化条件決定工程で決定された前記平滑化の程度に基づいて、前記マッピング画像に対する平滑化処理を行う平滑化処理工程と、
を含む。
【００２８】
（１１）本発明に係る分析装置は、
本発明に係る画像処理装置を含む。
【００２９】
このような分析装置では、本発明に係る画像処理装置を含むため、測定したマッピング画像を自動で平滑化処理することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】第１実施形態に係る画像処理装置の構成を示す図。
【図２】平滑化処理の手法を説明するための図。
【図３】振幅が１６のＸ線強度のプロファイルの一例を示す図。
【図４】振幅が２５６のＸ線強度のプロファイルの一例を示す図。
【図５】変動係数とＸ線強度との関係を説明するための図。
【図６】変動係数とＸ線強度との関係を説明するための図。
【図７】Ｘ線の発生領域およびプローブの径を示す図。
【図８】第１実施形態に係る画像処理装置の処理部の処理の一例を示すフローチャート。
【図９】平滑化処理前のマッピング画像を示す図。
【図１０】第１実施形態に係る画像処理方法で平滑化処理を行った後のマッピング画像を示す図
【図１１】図９に示すマッピング画像の測定時間の５倍の測定時間で取得されたマッピング画像を示す図。
【図１２】第２実施形態に係る画像処理装置の処理部の処理の一例を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
以下、本発明の好適な実施形態について図面を用いて詳細に説明する。なお、以下に説明する実施形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また、以下で説明される構成の全てが本発明の必須構成要件であるとは限らない。
【００３２】
１．  第１実施形態
１．１．  構成
まず、第１実施形態に係る画像処理装置について、図面を参照しながら説明する。図１は、第１実施形態に係る画像処理装置１００の構成を示す図である。なお、図１では、画像処理装置１００が分析装置１０００に含まれている場合について説明する。
【００３３】
分析装置１０００は、図１に示すように、分析装置本体部１０と、画像処理装置１００と、を含む。
【００３４】
分析装置１０００は、電子線ＥＢを試料Ｓに照射して電子線ＥＢの照射に応じて試料Ｓから発生する特性Ｘ線を検出して分析を行う。分析装置１０００は、試料Ｓのマッピング分析（面分析）を行うことができる。分析装置１０００は、例えば、電子プローブマイクロアナライザー（ＥＰＭＡ）である。
【００３５】
（１）分析装置本体部
分析装置本体部１０は、電子銃１１と、集束レンズ１２と、偏向器１３と、対物レンズ１４と、試料ステージ１５と、二次電子検出器１７と、エネルギー分散型Ｘ線検出器１８と、波長分散型Ｘ線検出器１９と、を含んで構成されている。
【００３６】
電子銃１１は、電子線ＥＢを発生させる。電子銃１１は、所定の加速電圧により加速された電子線ＥＢを試料Ｓに向けて放出する。
【００３７】
集束レンズ１２は、電子銃１１の後段（電子線ＥＢの下流側）に配置されている。集束レンズ１２は、電子線ＥＢを集束させるためのレンズである。
【００３８】
偏向器１３は、集束レンズ１２の後段に配置されている。偏向器１３は、電子線ＥＢを偏向させることができる。偏向器１３に制御回路（図示せず）を介して走査信号を入力することにより、集束レンズ１２および対物レンズ１４で集束された電子線ＥＢを試料Ｓ上
で走査することができる。
【００３９】
対物レンズ１４は、偏向器１３の後段に配置されている。対物レンズ１４は、電子線ＥＢを集束させて試料Ｓに照射する。
【００４０】
試料ステージ１５は、試料Ｓを支持することができる。試料ステージ１５上には、試料Ｓが載置される。図示はしないが、モーター等の駆動源を備えるステージ移動機構によって、試料ステージ１５を移動させることができる。
【００４１】
二次電子検出器１７は、試料Ｓから放出された二次電子を検出するための検出器である。二次電子検出器１７は、例えば、ＥＴ検出器（Ｅｖｅｒｈａｒｔ−Ｔｈｏｒｎｌｅｙ  ｄｅｔｅｃｔｏｒ）である。二次電子検出器１７の出力信号は、電子線ＥＢの走査信号と同期して記憶部１２４に記憶される。これにより、二次電子像（ＳＥＭ像）を得ることができる。
【００４２】
エネルギー分散型Ｘ線検出器１８は、Ｘ線をエネルギーで弁別し、スペクトルを得るための検出器である。エネルギー分散型Ｘ線検出器１８は、電子線ＥＢを試料Ｓに照射することにより試料Ｓから発生する特性Ｘ線を検出する。
【００４３】
波長分散型Ｘ線検出器１９は、試料Ｓから発生する特性Ｘ線を分離して検出する。波長分散型Ｘ線検出器１９は、例えば、分光結晶によるＸ線のブラッグ反射を利用して特定波長のＸ線を分離して検出する。
【００４４】
検出器制御部２０は、エネルギー分散型Ｘ線検出器１８の出力信号をＸ線のエネルギーごとに計数してＸ線強度データを生成する。また、検出器制御部２０は、波長分散型Ｘ線検出器１９の出力信号をＸ線のエネルギーごとに計数してＸ線強度データを生成する。検出器制御部２０は、Ｘ線強度データを画像処理装置１００に出力する。
【００４５】
分析装置本体部１０では、試料Ｓのマッピング分析（面分析）を行うことができる。具体的には、分析装置本体部１０では、試料Ｓの指定範囲を所定の分析領域に区切り、エネルギー分散型Ｘ線検出器１８または波長分散型Ｘ線検出器１９によって、各分析領域のＸ線強度を測定することでＸ線強度マップデータを得ることができる。
【００４６】
Ｘ線強度マップデータは、元素の２次元的な分布の情報を含むデータであり、２次元的な位置（座標）と、各位置でのＸ線の強度の情報を含む。Ｘ線強度マップデータは、元素ごとに得られる。例えば、元素ＸについてのＸ線強度マップデータは、元素Ｘの２次元的な分布の情報を含むデータであり、位置情報と、各位置での元素ＸのＸ線強度の情報を含む。分析装置本体部１０から出力されたＸ線強度マップデータは、例えば、画像処理装置１００の記憶部１２４に記憶される。
【００４７】
（２）画像処理装置
画像処理装置１００は、分析装置本体部１０におけるマッピング分析の結果として得られたＸ線強度マップデータを取得し、マッピング画像を生成する。マッピング画像は、エネルギー分散型Ｘ線検出器１８の出力信号に基づき生成されたマッピング画像であってもよいし、波長分散型Ｘ線検出器１９の出力信号に基づき生成されたマッピング画像であってもよい。
【００４８】
画像処理装置１００は、生成したマッピング画像に対して平滑化処理を行い、表示部１２２に表示する。画像処理装置１００は、例えば、パーソナルコンピューター（ＰＣ）等で実現することができる。画像処理装置１００は、処理部１１０と、操作部１２０と、表
示部１２２と、記憶部１２４と、を含む。
【００４９】
操作部１２０は、ユーザーによる操作に応じた操作信号を取得し、処理部１１０に送る処理を行う。操作部１２０は、例えば、ボタン、キー、タッチパネル型ディスプレイ、マイクなどである。
【００５０】
表示部１２２は、処理部１１０によって生成された画像を表示するものであり、その機能は、ＬＣＤ、ＣＲＴなどにより実現できる。
【００５１】
記憶部１２４は、処理部１１０が各種の計算処理や制御処理を行うためのプログラムやデータ等を記憶している。また、記憶部１２４は、処理部１１０の作業領域として用いられ、処理部１１０が各種プログラムに従って実行した算出結果等を一時的に記憶するためにも使用される。記憶部１２４の機能は、ハードディスク、ＲＡＭなどにより実現できる。
【００５２】
処理部１１０は、マッピング画像を生成する処理や、マッピング画像を平滑化するための条件を決定する処理、マッピング画像を平滑化する処理、マッピング画像を表示部１２２に表示させる処理などの処理を行う。処理部１１０の機能は、各種プロセッサ（ＣＰＵ等）でプログラムを実行することにより実現することができる。処理部１１０は、マッピング画像生成部１１２と、平滑化条件決定部１１４と、平滑化処理部１１６と、表示制御部１１８と、を含む。
【００５３】
マッピング画像生成部１１２は、分析装置本体部１０で取得されたＸ線強度マップデータに基づいて、マッピング画像を生成する。マッピング画像は、元素の２次元的な分布の情報を含む画像であり、マッピング画像を構成する各ピクセルのＸ線の強度情報（Ｘ線強度データ）を含む。
【００５４】
平滑化条件決定部１１４は、マッピング画像に対する平滑化処理における平滑化の程度を決定する処理を行う。
【００５５】
平滑化処理部１１６は、平滑化条件決定部１１４で決定された平滑化の程度に基づいて、マッピング画像に対する平滑化処理を行う。
【００５６】
表示制御部１１８は、平滑化処理部１１６で平滑化されたマッピング画像を表示部１２２に表示させる制御を行う。
【００５７】
１．２．  画像処理方法
次に、画像処理装置１００における画像処理方法（平滑化処理）について説明する。
【００５８】
まず、画像処理装置１００における平滑化処理の手法について説明する。図２は、平滑化処理の手法を説明するための図である。
【００５９】
画像処理装置１００では、マッピング画像に対する平滑化処理を、ウェーブレット変換を用いて行う。ウェーブレット変換を用いた平滑化処理は、ウェーブレット変換により画像を周波数変換し、それぞれの周波数成分に重みをかけて合成を行う。低周波成分には、主に画像の全体的な構造が含まれ、高周波成分にはエッジやノイズが含まれる。
【００６０】
下記表１は、各周波数成分にかける重みの一例を示す表である。
【００６１】
【表１】
2018025508.tif 000006
【００６２】
なお、レベルは、分離された周波数成分を表しており、レベル１は低周波成分であり、レベル３は高周波成分であり、レベル２は、レベル１とレベル３の間の周波数成分である。
【００６３】
また、ａ、ｂ、ｃは、１以下の正の数であり、ａ＞ｂ＞ｃの関係を有する。重みパラメータが大きいほど（１に近いほど）平滑化の程度が小さい（すなわち元の画像に近い）ことを意味する。言い換えると、重みパラメータが小さいほど平滑化の程度が大きいことを意味する。
【００６４】
表１に示すような重みパラメータを複数組用意しておき、元の画像の画質に応じた重みパラメータを使用して平滑化を行う。例えば、元の画像がノイズが目立つ画像であれば平滑化の程度を大きくし、元の画像の画質が良ければ平滑化の程度を小さくする。これにより、適切な画像が得られる。
【００６５】
ここで、元の画像の画質を評価するための評価値ＳＥを次式（ａ）で与える。
【００６６】
ＳＥ＝Ｈ×Ｃ・・・（ａ）
【００６７】
ただし、ＨはＸ線強度データの振幅であり、Ｃは変動係数（ＣＶ値、標準偏差／平均値）である。
【００６８】
ここで、Ｘ線強度データの振幅Ｈとは、マッピング画像におけるＸ線強度データの統計変動を評価するためのものであり、Ｘ線強度データの最大値と最小値との差である。ここで、Ｘ線強度データの最大値および最小値は、マッピング画像を構成する全ピクセルのＸ線強度データのいわゆる生データの最大値および最小値であってもよいし、全ピクセルのＸ線強度データに対してスムージング等の処理を行いノイズ成分を除去した後のデータの最大値および最小値であってもよい。
【００６９】
以下、評価値ＳＥを用いて、平滑化の程度を決定できる理由について説明する。
【００７０】
まず、振幅Ｈについて説明する。
【００７１】
振幅Ｈは、Ｘ線強度データの統計変動を評価するためのものである。振幅Ｈが小さい画像ほど統計変動が相対的に大きく、振幅Ｈが大きい画像ほど統計変動が相対的に小さい。
【００７２】
図３は、振幅Ｈが１６（Ｘ線強度データの最大値と最小値との差が１６カウント）のＸ線強度のプロファイルの一例を示す図である。図４は、振幅Ｈが２５６（Ｘ線強度データの最大値と最小値との差が２５６カウント）のＸ線強度のプロファイルの一例を示す図である。
【００７３】
マッピング画像は、一般的に、１６階調の疑似カラーで表現される。図３に示す振幅Ｈが１６のＸ線強度データは統計変動が相対的に大きく（４／１６＝１／４）、統計変動分の誤差が色調をまたぐ。そのため、マッピング画像はノイズの多い、ざらついた画像とな
る。したがって、このようなマッピング画像に対しては、平滑化の程度を大きくする必要がある。
【００７４】
一方、図４に示す振幅Ｈが２５６のＸ線強度データは統計変動が相対的に小さく（１６／２５６＝１／１６）、統計変動分の誤差が一つの色調内に収まっている。そのため、マッピング画像は、滑らかで見栄えのよい画像である。したがって、このようなマッピング画像に対しては、平滑化を行う必要はない（または平滑化の程度は小さくてよい）。
【００７５】
このように平滑化条件（平滑化処理の有無、および平滑化の強弱）は、元の画像の振幅Ｈに依存する。
【００７６】
次に、変動係数Ｃについて説明する。図５および図６は、変動係数ＣとＸ線強度との関係を説明するための図であり、図５は、変動係数Ｃが小さい場合を示し、図６は変動係数Ｃが大きい場合を示している。
【００７７】
変動係数（ＣＶ値）Ｃは、画像内のＸ線強度の分布状態を評価するためのものである。変動係数Ｃが小さい場合は、画像内でＸ線強度が急峻に変化している箇所が少なく、画像内で一様なＸ線強度を示す。変動係数Ｃが大きい場合は、画像内のＸ線強度にバラツキが大きく、Ｘ線強度が急峻に変化しているエッジ部分があることを示す。例えば、金属材料の二相組織等、組成の大きく異なる相が複数含まれるマッピング画像は変動係数Ｃが大きい。
【００７８】
変動係数Ｃが小さい場合には、マッピング画像に対して平滑化の程度を大きくしてもよいが、変動係数Ｃが大きい場合には、画像内のエッジの境界を明瞭に保持するために平滑化の程度を小さくしたほうがよい（または平滑化を行わないほうがよい）。
【００７９】
このように平滑化条件（平滑化処理の有無、および平滑化の強弱）は、元の画像の変動係数Ｃにも依存する。
【００８０】
評価値ＳＥごとの重みパラメータは、例えば下記表２のように与えられる。
【００８１】
【表２】
2018025508.tif 000007
【００８２】
評価値ＳＥの重みパラメータは、平滑化処理後の画像のＸ線強度データの統計変動が、相対的に小さくなるように設定されている。例えば、マッピング画像が１６階調の疑似カラーで表現される場合には、画像処理後のマッピング画像のＸ線強度データの統計変動が１／１６以下となるような重みパラメータが設定されている。
【００８３】
また、元の画像の画質を評価するための評価値ＳＥに加えて、平滑化の程度を決定するための評価値として分析領域の大きさに対応する評価値ＤＥを用いる。
【００８４】
以下、評価値ＤＥについて説明する。
【００８５】
評価値ＤＥは、次式（ｂ）で表される。
【００８６】
【数４】
2018025508.tif 000008
【００８７】
ただし、ＺはＸ線の発生領域２の大きさ（幅）であり、ｄは発生領域２からＸ線を発生させるためのプローブ（電子線）の径である（図７参照）。また、Ｓはマッピング画像の１ピクセルあたりの大きさである。
【００８８】
評価値ＤＥは、上記のように、Ｘ線の発生領域の大きさＺ、プローブ径ｄ、１ピクセルあたりの大きさＳで決定する。これらの値は、マッピング画像取得時の分析条件（装置条件）と試料Ｓの材質から求めることができる。
【００８９】
具体的には、Ｘ線の発生領域の大きさＺは、加速電圧と分析する試料の材質から得られる値である。プローブ径ｄは、加速電圧と照射電流から得られる値である。１ピクセルあたりに大きさＳは、分析条件設定時にユーザーが任意に設定する値である。
【００９０】
いずれの値も、数値が小さいほど、空間分解能が高い、シャープなマッピング画像が得られ、数値が大きいほど空間分解能が低いぼやけたマッピング画像が得られる。すなわち、評価値ＤＥが小さいほど、空間分解能が高いマッピング画像が得られ、評価値ＤＥが大きいほど、空間分解能が低いマッピング画像が得られる。
【００９１】
なお、正確には、Ｘ線の発生領域の大きさＺが大きい場合にはプローブ径ｄおよび１ピクセルあたりの大きさＳを小さくしてもマッピング画像の空間分解能は変わらないが、Ｘ線の発生領域の大きさＺが小さい場合にはプローブ径ｄおよび１ピクセルあたりの大きさＳが小さいほど空間分解能が高いマッピング画像が得られる。
【００９２】
空間分解能が低いマッピング画像は、分析領域が１つのピクセルの大きさを超えていることが多い。この場合、１つのピクセルのＸ線強度として得られた結果は、そのピクセルの大きさのＸ線強度を正確に反映しておらず、分析領域内に含まれるピクセル分は、平滑化してもよいということになる。つまり、評価値ＤＥが大きいほど、平滑化の程度を大きくする（すなわち広範囲の平滑化を行う）。
【００９３】
一方、空間分解能が高いマッピング画像は、マッピング画像の各ピクセルのＸ線強度が試料情報を正確に反映しているため、平滑化を行わないほうがよい（または平滑化の程度は小さくてよい）。つまり、評価値ＤＥが小さいほど、平滑化の程度を小さくする。
【００９４】
このように平滑化の条件は、評価値ＤＥにも依存する。
【００９５】
評価値ＤＥごとの重みパラメータは、例えば、下記表３のように与えられる。
【００９６】
【表３】
2018025508.tif 000009
【００９７】
なお、ｄ、ｅ、ｆは、１以下の正の数であり、ｄ＞ｅ＞ｆの関係を有する。重みパラメ
ータが大きいほど（１に近いほど）平滑化の程度が小さい（すなわち元の画像に近い）ことを意味する。
【００９８】
表３に示すように、評価値ＤＥの重みパラメータは、評価値ＤＥが小さいほど平滑化の程度が小さくなるように（すなわち平滑化を実行する範囲が狭くなるように）設定されている。言い換えると、評価値ＤＥの重みパラメータは、評価値ＤＥが大きいほど平滑化の程度が大きくなるように（すなわち平滑化を実行する範囲が広くなるように）設定されている。このとき、重みパラメータは、平滑化を実行する範囲が分析領域に相当するように設定される。
【００９９】
次に、画像処理装置１００の処理部１１０における処理について説明する。
【０１００】
図８は、第１実施形態に係る画像処理装置１００の処理部１１０の処理の一例を示すフローチャートである。
【０１０１】
画像処理装置１００は、マッピング画像（Ｘ線強度マップデータ）を取得する。
【０１０２】
まず、平滑化条件決定部１１４が、マッピング画像の全ピクセルのＸ線強度データから最大値と最小値とを抽出し、抽出した最大値と最小値との差を計算して、振幅Ｈを求める（ステップＳ１００）。
【０１０３】
次に、平滑化条件決定部１１４が、マッピング画像の全ピクセルのＸ線強度データについて、変動係数Ｃを計算する（ステップＳ１０２）。
【０１０４】
次に、平滑化条件決定部１１４が、振幅Ｈと変動係数Ｃとの乗算を行い、評価値ＳＥを計算する（ステップＳ１０４）。
【０１０５】
次に、平滑化条件決定部１１４が、評価値ＳＥ（すなわち振幅Ｈと変動係数Ｃとの乗算結果）に基づいて、平滑化の程度を決定する（ステップＳ１０６）。具体的には、平滑化条件決定部１１４は、表２に示す評価値ＳＥごとの重みパラメータから、求めた評価値ＳＥの値に対応する重みパラメータを選択する。表２に示す評価値ＳＥごとの重みパラメータの情報は、あらかじめ記憶部１２４に記録されている。
【０１０６】
次に、平滑化条件決定部１１４が、評価値ＤＥ（すなわち分析領域の大きさ）を求める（ステップＳ１０８）。具体的には、平滑化条件決定部１１４は、マッピング画像取得時の分析条件（装置条件）および分析試料の材質の情報を取得し、式（ｂ）を用いて評価値ＤＥを求める。分析条件および分析試料の材質の情報は、あらかじめ記憶部１２４に記憶されており、平滑化条件決定部１１４は記憶部１２４に記憶されたこれらの情報を読み出してこれらの情報を取得する。
【０１０７】
次に、平滑化条件決定部１１４が、評価値ＤＥに基づいて、平滑化の程度を決定する（ステップＳ１１０）。具体的には、平滑化条件決定部１１４は、表３に示す評価値ＤＥごとの重みパラメータから、求めた評価値ＤＥの値に対応する重みパラメータを選択する。表３に示す評価値ＤＥごとの重みパラメータの情報は、あらかじめ記憶部１２４に記録されている。
【０１０８】
次に、平滑化処理部１１６が、評価値ＳＥに基づき決定された平滑化の程度（重みパラメータ）および評価値ＤＥに基づき決定された平滑化の程度（重みパラメータ）に基づいて、マッピング画像に対する平滑化処理を行う（ステップＳ１１２）。
【０１０９】
具体的には、平滑化処理部１１６は、ウェーブレット変換によりマッピング画像を周波数変換し、それぞれの周波数成分に、評価値ＳＥに基づき決定された重みパラメータおよび評価値ＤＥに基づき決定された重みパラメータをかけて合成を行う。これにより、マッピング画像が平滑化される。
【０１１０】
次に、表示制御部１１８が、平滑化されたマッピング画像を表示部１２２に表示する制御を行う（ステップＳ１１４）。これにより、平滑化されたマッピング画像が表示部１２２に表示される。
【０１１１】
なお、本実施形態に係る画像処理方法の順序は、図８に示す順序に限定されない。例えば、ステップＳ１０８、ステップＳ１１０の処理によって評価値ＤＥから平滑化の程度を決定した後に、ステップＳ１００、ステップＳ１０２、ステップＳ１０４、ステップＳ１０６の処理によって評価値ＳＥを求めてもよい。
【０１１２】
第１実施形態に係る画像処理装置１００は、例えば、以下の特徴を有する。
【０１１３】
画像処理装置１００では、平滑化条件決定部１１４が、振幅Ｈ（マッピング画像におけるＸ線強度データの最大値と最小値との差）と変動係数Ｃとの乗算を行い、当該乗算の結果（すなわち評価値ＳＥ）に基づいて、平滑化の程度を決定する。また、平滑化条件決定部１１４は、分析領域の大きさを計算し、当該分析領域の大きさ（すなわち評価値ＤＥ）に基づき平滑化の程度を決定する。平滑化処理部１１６は、前記乗算の結果に基づき決定された平滑化の程度および分析領域の大きさに基づき決定された平滑化の程度に基づいて、マッピング画像に対する平滑化処理を行う。そのため、画像処理装置１００によれば、マッピング画像（画像処理前のマッピング画像）の画質とマッピング画像取得時の分析条件に基づいて、マッピング画像に対する平滑化処理における平滑化の程度を自動で決定することができ、ユーザーが平滑化の程度を決定する必要がなく、簡便にマッピング画像の見栄えを向上できる。
【０１１４】
また、画像処理装置１００では、平滑化条件決定部１１４が振幅Ｈ（マッピング画像におけるＸ線強度データの最大値と最小値との差）に基づいて平滑化の程度を決定することにより、Ｘ線の測定における統計変動分の誤差を一つの色調内に収めることができる。そのため、滑らかで見栄えのよいマッピング画像を得ることができる。
【０１１５】
また、画像処理装置１００では、上記のように、平滑化条件決定部１１４が平滑化の程度を決定するため、画質の異なる複数のマッピング画像に対しても一括して平滑化処理を行うことができる。
【０１１６】
図９は、平滑化処理前のマッピング画像を示す図である。図１０は、第１実施形態に係る画像処理方法で平滑化処理を行った後のマッピング画像を示す図である。図１１は、図９に示すマッピング画像の測定時間の５倍の測定時間で取得されたマッピング画像を示す図である。
【０１１７】
図１０および図１１に示すように、本実施形態に係る画像処理方法でマッピング画像に対して平滑化処理を行うことにより、５倍の測定時間で取得されたマッピング画像と同定度の画質の画像を得ることができた。
【０１１８】
２．  第２実施形態
２．１．  構成
次に、第２実施形態に係る画像処理装置について説明する。第２実施形態に係る画像処理装置の構成は、図１に示す画像処理装置１００と同様であり、その図示および説明を省
略する。
【０１１９】
２．２．  画像処理方法
次に、第２実施形態に係る画像処理装置における画像処理方法（平滑化処理）について説明する。第１実施形態に係る画像処理装置１００では、ウェーブレット変換を用いて平滑化処理を行ったが、第２実施形態に係る画像処理装置１００では、移動平均（移動平均フィルタ）を用いて平滑化処理を行う。
【０１２０】
まず、第２実施形態に係る画像処理装置１００における平滑化処理の手法について説明する。
【０１２１】
第２実施形態に係る画像処理装置１００では、マッピング画像に対する平滑化処理を、移動平均フィルタを用いて行う。移動平均フィルタを用いた平滑化処理は、各ピクセルのＸ線強度を、その周辺のピクセルのＸ線強度との平均値に置き換える処理である。移動平均フィルタを用いた平滑化処理における平滑化の程度は、フィルタの大きさＤ（周辺のピクセルの範囲）として表される。なお、フィルタの大きさＤはフィルタの一辺の長さであり、３ピクセル×３ピクセルのフィルタの場合、フィルタの大きさＤは３ピクセルである。
【０１２２】
ここで、フィルタの大きさＤの単位をピクセルとすると、平滑化されるピクセル数は、フィルタの大きさＤの２乗に比例する。ピクセル数Ｄ２に信号量が比例すると考えると、統計変動が信号量に占める割合は、１／Ｄとなる。
【０１２３】
統計変動が画像の信号量に占める割合を、画像の振幅Ｈに対して一定値以下にすることで、平滑化処理後の画像が良好なものとなる。よって、次式（ｃ）を満たすフィルタの大きさＤの最小値Ｄｈを、移動平均フィルタに用いるフィルタの大きさとすれば（すなわちＤｈピクセル×Ｄｈピクセルの移動平均フィルタとすれば）、平滑化処理を最適化できる。
【０１２４】
【数５】
2018025508.tif 000010
【０１２５】
ただし、Ａは定数である。
【０１２６】
なお、式（ｃ）は、画像の振幅Ｈのみを考慮したものだが、画像の変動係数Ｃを考慮に入れてもよい。この場合、次式（ｄ）を満たすフィルタの大きさＤの最小値Ｄｈｃを移動平均フィルタに用いるフィルタの大きさとすれば（すなわちＤｈｃピクセル×Ｄｈｃピクセルの移動平均フィルタとすれば）、平滑化処理を最適化できる。
【０１２７】
【数６】
2018025508.tif 000011
【０１２８】
また、上記の式（ｃ）または式（ｄ）を用いた元の画像の画質を評価するための評価値に加えて、平滑化の程度を決定するための評価値として分析領域の大きさに対応する評価
値を用いる。
【０１２９】
具体的には、定数Ｂを用いて分析領域の大きさＤｘを関数化し、分析領域の大きさＤｘの範囲をフィルタとして平滑化処理を行う。
【０１３０】
【数７】
2018025508.tif 000012
【０１３１】
式（ｅ）に示すように、分析領域の大きさＤｘが小さいほどフィルタの大きさが小さくなる（すなわち平滑化の程度が小さくなる）。
【０１３２】
次に、第２実施形態に係る画像処理装置１００の処理部１１０における処理について説明する。
【０１３３】
図１２は、第２実施形態に係る画像処理装置１００の処理部１１０の処理の一例を示すフローチャートである。なお、ここでは、画像の変動係数Ｃを考慮に入れた場合の処理について説明する。
【０１３４】
画像処理装置１００は、マッピング画像（Ｘ線強度マップデータ）を取得する。
【０１３５】
まず、平滑化条件決定部１１４が、マッピング画像の全ピクセルのＸ線強度データから最大値と最小値とを抽出し、抽出した最大値と最小値との差を計算して、振幅Ｈを求める（ステップＳ２００）。
【０１３６】
次に、平滑化条件決定部１１４が、マッピング画像の全ピクセルのＸ線強度データについて、変動係数Ｃを計算する（ステップＳ２０２）。
【０１３７】
次に、平滑化条件決定部１１４が、計算された振幅Ｈと変動係数Ｃとを式（ｄ）に代入し、式（ｄ）を満たすフィルタの大きさＤの最小値Ｄｈｃを求める（ステップＳ２０４）。なお、式（ｄ）の定数Ａの情報は、あらかじめ記憶部１２４に記録されている。
【０１３８】
次に、平滑化処理部１１６が、最小値Ｄｈｃをフィルタの大きさとする移動平均フィルタを用いてマッピング画像に対して平滑化処理を行う（ステップＳ２０６）。
【０１３９】
次に、平滑化条件決定部１１４が、分析領域の大きさＤｘを求める（ステップＳ２０８）。具体的には、平滑化条件決定部１１４は、マッピング画像取得時の分析条件（装置条件）および分析試料の材質の情報を取得し、式（ｅ）を用いて、分析領域の大きさＤｘを求める。分析条件および分析試料の材質の情報は、あらかじめ記憶部１２４に記憶されており、平滑化条件決定部１１４は記憶部１２４に記憶されたこれらの情報を読み出してこれらの情報を取得する。
【０１４０】
次に、平滑化処理部１１６が、分析領域の大きさＤｘの範囲の移動平均フィルタを用いて、マッピング画像に対して平滑化処理を行う（ステップＳ２１０）。
【０１４１】
次に、表示制御部１１８が、平滑化されたマッピング画像を表示部１２２に表示する制御を行う（ステップＳ２１２）。これにより、平滑化されたマッピング画像が表示部１２２に表示される。
【０１４２】
なお、上記では、画像の変動係数Ｃを考慮に入れた場合の処理について説明したが、画
像の変動係数Ｃを考慮に入れない場合であっても、変動係数Ｃを計算する処理（ステップＳ２０２）を行わない点、ステップＳ２０４において式（ｃ）を用いてフィルタの大きさＤの最小値Ｄｈを求める点を除いて、上記の処理と同様であり、その説明を省略する。
【０１４３】
また、上記では、平滑化の手法として、移動平均フィルタを用いる例について説明したが、平滑化の手法は移動平均フィルタに限定されない。例えば、平滑化の手法として、ガウシアンフィルタを用いてもよい。平滑化の手法としてガウシアンフィルタを用いた場合であっても、上記の移動平均フィルタと同様の処理で、マッピング画像を平滑化することができる。
【０１４４】
また、本実施形態に係る画像処理方法の順序は、図１２に示す順序に限定されない。例えば、ステップＳ２０８、ステップＳ２１０の処理によってマッピング画像に平滑化処理を行った後に、ステップＳ２００、ステップＳ２０２、ステップＳ２０４、ステップＳ２０６の処理によってマッピング画像に平滑化処理を行ってもよい。
【０１４５】
第２実施形態に係る画像処理装置１００は、例えば、以下の特徴を有する。
【０１４６】
第２実施形態に係る画像処理装置１００では、平滑化条件決定部１１４が、式（ｃ）または式（ｄ）を満たすフィルタの大きさＤの最小値を計算し、平滑化処理部１１６が、計算された最小値をフィルタの大きさとする移動平均フィルタまたはガウシアンフィルタを用いて平滑化処理を行う。さらに、平滑化条件決定部１１４が、分析領域の大きさＤｘを計算し、当該分析領域の大きさＤｘに基づき平滑化の程度を決定し、分析領域の大きさＤｘの範囲の移動平均フィルタを用いて、マッピング画像に対して平滑化処理を行う。そのため、第２実施形態に係る画像処理装置１００によれば、第１実施形態と同様に、マッピング画像に対する平滑化処理における平滑化の程度を自動で決定することができ、ユーザーが平滑化の程度を決定する必要がなく、簡便にマッピング画像の見栄えを向上できる。
【０１４７】
３．  変形例
なお、本発明は上述した実施形態に限定されず、本発明の要旨の範囲内で種々の変形実施が可能である。
【０１４８】
３．１．  第１変形例
上述した第１実施形態では、評価値ＳＥおよび評価値ＤＥを用いて、平滑化処理における平滑化の程度を決定していたが、評価値ＳＥのみで平滑化の程度を決定してもよい。また、評価値ＳＥは信号の振幅Ｈと変動係数Ｃとの乗算結果であったが、平滑化処理の程度を振幅Ｈのみで決定してもよい。
【０１４９】
すなわち、本変形例では、平滑化条件決定部１１４は、マッピング画像におけるＸ線強度データの最大値と最小値との差（すなわち振幅Ｈ）を計算し、当該差に基づきマッピング画像に対する平滑化処理における平滑化の程度を決定し、平滑化処理部１１６は、平滑化条件決定部１１４で決定された平滑化の程度に基づいて、マッピング画像に対する平滑化処理を行う。これにより、マッピング画像に対する平滑化処理における平滑化の程度を自動で決定することができる。さらに、例えば、Ｘ線の測定における統計変動分の誤差を一つの色調内に収めることができ、滑らかで見栄えのよいマッピング画像を得ることができる。
【０１５０】
また、上述した第２実施形態では、平滑化条件決定部１１４は、式（ｃ）または式（ｄ）を満たすフィルタの大きさＤの最小値、および分析領域の大きさＤｘを用いて、平滑化処理における平滑化の程度を決定していたが、式（ｃ）または式（ｄ）を満たすフィルタの大きさＤの最小値のみで平滑化の程度を決定してもよい。この場合も、上記と同様に、
平滑化の程度を自動で決定することができ、さらに、Ｘ線の測定における統計変動分の誤差を一つの色調内に収めることができる。
【０１５１】
３．２．  第２変形例
上述した第１実施形態では、評価値ＳＥおよび評価値ＤＥを用いて、平滑化処理における平滑化の程度を決定していたが、評価値ＤＥによる平滑化の効果は、評価値ＳＥによる平滑化の効果よりも小さいため、評価値ＤＥを求めるための式を、式（ｂ）を簡略化した近似式としてもよい。
【０１５２】
３．３．  第３変形例
上述した第１実施形態では、評価値ＳＥは、信号の振幅Ｈと変動係数Ｃとの乗算結果であった（式（ａ）参照）。ここで、変動係数Ｃは、マッピング画像におけるＸ線強度データのバラツキの大きさを表す指標である。変動係数Ｃと同様にＸ線強度データのバラツキの大きさを表す指標としては、変動係数Ｃの他に、分散、標準偏差などがある。したがって、評価値ＳＥは、信号の振幅Ｈと変動係数Ｃとに基づき決定されるものに限定されず、信号の振幅ＨとＸ線強度データのバラツキの大きさ（分散、標準偏差など）とに基づいて決定される評価値であってもよい。
【０１５３】
また、第２実施形態においても、式（ｄ）に示す変動係数Ｃの代わりに、Ｘ線強度データのバラツキの大きさを表す指標として、分散や標準偏差などを用いてもよい。
【０１５４】
３．４．  第４変形例
また、上記では、分析装置１０００が電子プローブマイクロアナライザー（ＥＰＭＡ）である例について説明したが、本発明に係る分析装置は、例えば、ＥＰＭＡに限定されず、ＥＤＳ検出器やＷＤＳ検出器が搭載された走査電子顕微鏡（ＳＥＭ−ＥＤＳ、ＳＥＭ−ＷＤＳ）、ＥＤＳ検出器やＷＤＳ検出器が搭載された走査透過電子顕微鏡（ＴＥＭ−ＥＤＳ、ＴＥＭ−ＷＤＳ）、オージェ電子分光装置などであってもよい。なお、本発明に係る分析装置がＥＰＭＡや、ＥＤＳ検出器およびＷＤＳ検出器が搭載された電子顕微鏡である場合には、試料からの信号はＸ線であるが、本発明に係る分析装置がオージェ電子分光装置である場合には、試料からの信号はオージェ電子である。
【０１５５】
なお、上述した実施形態及び変形例は一例であって、これらに限定されるわけではない。例えば各実施形態及び各変形例は、適宜組み合わせることが可能である。
【０１５６】
本発明は、実施の形態で説明した構成と実質的に同一の構成（例えば、機能、方法および結果が同一の構成、あるいは目的及び効果が同一の構成）を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成の本質的でない部分を置き換えた構成を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成と同一の作用効果を奏する構成又は同一の目的を達成することができる構成を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成に公知技術を付加した構成を含む。
【符号の説明】
【０１５７】
１０…分析装置本体部、１１…電子銃、１２…集束レンズ、１３…偏向器、１４…対物レンズ、１５…試料ステージ、１７…二次電子検出器、１８…エネルギー分散型Ｘ線検出器、１９…波長分散型Ｘ線検出器、２０…検出器制御部、１００…画像処理装置、１１０…処理部、１１２…マッピング画像生成部、１１４…平滑化条件決定部、１１６…平滑化処理部、１１８…表示制御部、１２０…操作部、１２２…表示部、１２４…記憶部、１０００…分析装置
【図１】
2018025508.tif 000016
【図２】
2018025508.tif 000017
【図３】
2018025508.tif 000018
【図４】
2018025508.tif 000019
【図５】
2018025508.tif 000020
【図６】
2018025508.tif 000021
【図７】
2018025508.tif 000022
【図８】
2018025508.tif 000023
【図９】
2018025508.tif 000024
【図１０】
2018025508.tif 000025
【図１１】
2018025508.tif 000026
【図１２】
2018025508.tif 000027