(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像検出器で物体の一連の画像を取得することであって、前記一連の画像のうちの少なくとも二つの連続した画像が互いに空間的にシフトしている、ことと、
プロセッサにおいて前記物体の一連の画像を受信することであって、前記一連の画像の画像毎の１画素当たりの平均電子数が０．６７未満である、ことと、
前記プロセッサによって、前記一連の画像の各画像をフーリエ変換を用いてフーリエ領域に変換して、対応する複数のフーリエ変換画像を生成することと、
前記プロセッサによって、前記複数のフーリエ変換画像の振幅成分に基づいて、フーリエ領域において振幅フィルタリングされたパターンを計算することと、
前記プロセッサによって、前記振幅フィルタリングされたパターンを用いて、前記一連の画像のうちの連続した画像の対についての空間シフトを決定することと、
前記プロセッサによって、決定された前記空間シフトに基づいて、前記一連の画像のうちの複数の画像を整列させることと、
前記プロセッサによって、整列させた前記複数の画像を足し合わせて、画像シフトが補正され足し合わされた画像を形成することと、を備え、
前記振幅フィルタリングされたパターンを計算することが、
前記フーリエ変換画像の振幅成分を足し合わせて、振幅パターンを生成することと、
前記振幅パターンに振幅閾値を適用して、前記振幅フィルタリングされたパターンを生成することと、を備え、前記振幅フィルタリングされたパターンが、前記振幅閾値以上の振幅を有する振幅パターンの画素を含む、方法。
【請求項２】
前記連続した画像の対についての空間シフトを決定することが、
前記複数のフーリエ変換画像の各々の振幅成分を前記振幅フィルタリングされたパターンと置き換えて、複数のフィルタリングされたフーリエ変換画像を形成することと、
前記複数のフィルタリングされたフーリエ変換画像の各々に逆フーリエ変換を行い、対応する複数の逆変換されたフィルタリング画像を形成することと、
前記複数の逆変換されたフィルタリング画像を前記複数の逆変換されたフィルタリング画像のうちの連続した次の画像と相互相関させて、前記複数の逆変換されたフィルタリング画像についての画像シフト情報を生成することと、を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記複数の画像を整列させることが、前記画像シフト情報を前記一連の画像のうちの複数の画像に適用することを更に備える、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記連続した画像の対についての空間シフトを決定することが、
前記振幅フィルタリングされたパターンの複数の画素に対応する前記複数のフーリエ変換画像の各々から位相成分を抽出することであって、前記複数の画素が、前記振幅閾値以上の振幅を有する振幅パターンの画素に対応する、ことと、
前記複数のフーリエ変換画像の各画像の複数の画素から少なくとも一対の画素を選択することと、
選択された前記少なくとも一対の画素について抽出された前記位相成分に基づいて、前記複数のフーリエ変換画像の各画像についての画像シフトベクトルを決定することと、を更に備える、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記画像シフトベクトルを決定することが、
選択された前記少なくとも一対の画素について抽出された前記位相成分に基づいて、前記画像シフトベクトルの少なくとも二つの同一直線上にない画像シフト成分ベクトルを決定することと、
前記少なくとも二つの同一直線上にない画像シフト成分ベクトルの係数を二倍にすることと、
二倍にした前記少なくとも二つの同一直線上にない画像シフト成分ベクトルの係数に基づいて、画像シフトサークルを決定することと、を更に備え、前記画像シフトベクトルが前記画像シフトサークルの半径に対応する、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記複数のフーリエ変換画像の各画像について複数対の画素が選択され、選択された前記複数対の画素の各々について複数の画像シフトベクトルが決定され、
前記方法が、
所定の量よりも大きく逸脱している前記複数の画像シフトベクトルのうちの画像シフトベクトルを前記複数の画像シフトベクトルのうちの他の画像シフトベクトルから特定することと、
前記複数の画像シフトベクトルから一組の画像シフトベクトルを形成することであって、特定された前記画像シフトベクトルが前記一組の画像シフトベクトルに含まれない、ことと、
前記一組の画像シフトベクトルに統計計算を行い、決定された前記空間シフトを生成することと、を更に備える、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記一連の画像が前記プロセッサによって透過型電子顕微鏡の撮像検出器から受信される、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
プロセッサ命令を記憶しているメモリと、
前記メモリに結合されたプロセッサと、を備え、
前記プロセッサが、前記メモリに記憶されたプロセッサ命令を実行するように構成されていて、前記プロセッサ命令が、前記プロセッサに、
物体の一連の画像を受信することであって、前記一連の画像のうちの少なくとも二つの連続した画像が互いに空間的にシフトしていて、前記物体の一連の画像が撮像検出器で撮られ、前記一連の画像の画像毎の１画素当たりの平均電子数が０．６７未満である、ことと、
前記一連の画像の各画像をフーリエ変換を用いてフーリエ領域に変換して、対応する複数のフーリエ変換画像を生成することと、
前記複数のフーリエ変換画像の振幅成分に基づいて、フーリエ領域において振幅フィルタリングされたパターンを計算することと、
前記振幅フィルタリングされたパターンを用いて、前記一連の画像のうちの連続した画像の対についての空間シフトを決定することと、
決定された前記空間シフトに基づいて、前記一連の画像のうちの複数の画像を整列させることと、
整列させた前記複数の画像を足し合わせて、画像シフトが補正され足し合わされた画像を形成することと、を行わせ、
前記プロセッサ命令が、前記プロセッサに、
前記フーリエ変換画像の振幅成分を足し合わせて、振幅パターンを生成することと、
前記振幅パターンに振幅閾値を適用して、前記振幅フィルタリングされたパターンを生成することと、
によって、前記振幅フィルタリングされたパターンを計算することを行わせ、
前記振幅フィルタリングされたパターンが、前記振幅閾値以上の振幅を有する振幅パターンの画素を含む、システム。
【請求項９】
前記プロセッサ命令が、前記プロセッサに、
前記複数のフーリエ変換画像の各々の振幅成分を前記振幅フィルタリングされたパターンと置き換えて、複数のフィルタリングされたフーリエ変換画像を形成することと、
前記複数のフィルタリングされたフーリエ変換画像の各々に逆フーリエ変換を行い、対応する複数の逆変換されたフィルタリング画像を生成することと、
前記複数の逆変換されたフィルタリング画像を前記複数の逆変換されたフィルタリング画像のうちの連続した次の画像と相互相関させて、前記複数の逆変換されたフィルタリング画像についての画像シフト情報を生成することと、
によって、前記連続した画像の対についての空間シフトを決定することを行わせる、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記プロセッサ命令が、前記プロセッサに、前記一連の画像のうちの複数の画像に前記画像シフト情報を適用することによって、前記複数の画像を整列させることを行わせる、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記プロセッサ命令が、前記プロセッサに、
前記振幅フィルタリングされたパターンの複数の画素に対応する前記複数のフーリエ変換画像の各画像から位相成分を抽出することであって、前記複数の画素が、前記振幅閾値以上の振幅を有する振幅パターンの画素に対応する、ことと、
前記複数のフーリエ変換画像の各画像の複数の画素から少なくとも一対の画素を選択することと、
選択された前記少なくとも一対の画素について抽出された前記位相成分に基づいて、前記複数のフーリエ変換画像の各画像についての画像シフトベクトルを決定することと、
によって、前記連続した画像の対についての空間シフトを決定することを行わせる、請求項８に記載のシステム。
【請求項１２】
前記プロセッサ命令が、前記プロセッサに、
選択された前記少なくとも一対の画素について抽出された前記位相成分に基づいて、前記画像シフトベクトルの少なくとも二つの同一直線上にない画像シフト成分ベクトルを決定することと、
前記少なくとも二つの同一直線上にない画像シフト成分ベクトルの係数を二倍にすることと、
二倍にした前記少なくとも二つの同一直線上にない画像シフト成分ベクトルの係数に基づいて、画像シフトサークルを決定することと、
によって、前記画像シフトベクトルを決定することを行わせ、
前記画像シフトベクトルが前記画像シフトサークルの半径に対応する、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記プロセッサ命令が、前記プロセッサに、前記複数のフーリエ変換画像の各画像について複数対の画素を選択させることを行わせ、選択された前記複数対の画素の各々について複数の画像シフトベクトルが決定され、
前記プロセッサ命令が、前記プロセッサに、
所定の量よりも大きく逸脱している前記複数の画像シフトベクトルのうちの画像シフトベクトルを前記複数の画像シフトベクトルのうちの他の画像シフトベクトルから特定することと、
前記複数の画像シフトベクトルから一組の画像シフトベクトルを形成することであって、特定された前記画像シフトベクトルが前記一組の画像シフトベクトルに含まれない、ことと、
前記一組の画像シフトベクトルに統計計算を行い、決定された前記空間シフトを生成することと、を更に行わせる、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
電子銃と、
撮像検出器と、
前記電子銃と前記撮像検出器との間に位置する物体ホルダと、を更に備え、
前記プロセッサが、前記撮像検出器から前記物体の一連の画像を受信する、請求項８に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示の主題の実施形態は、概して、物体の時系列の一連の画像を整列させるためのシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
物体を撮像するために電子線を使用するタイプのデバイスの一つは、透過型電子顕微鏡（ＴＥＭ，ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ  ｅｌｅｃｔｒｏｎ  ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ）である。ＴＥＭは、規則的に配列した原子から成る結晶性固体を撮像するための高分解能透過型電子顕微鏡法（ＨＲＴＥＭ，ｈｉｇｈ  ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ  ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ  ｅｌｅｃｔｒｏｎ  ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｙ）において一般的に用いられている。結晶性固体等の物体のＨＲＴＥＭ研究は、典型的には、物体の時系列順の一連の画像を撮ることを含み、各画像は非常に短い曝露時間で撮られる。ＨＲＴＥＭ研究の一部として撮像される結晶性固体等の一部の物体は、電子線に敏感であり、電子線によって損傷し得るので、各撮像期間中に物体に適用される電子放射の量は非常に少ないものとなり得る。一部の物質は、１Ａ２当たり１０個の電子という累積電子線量で損傷し得て、多くの物質は、１０〜２０ｅ−Å−２の範囲内の累積線量で損傷し得る。損傷の種類としては、ノックオン損傷、加熱損傷、放射線分解が挙げられる。低加速電圧（例えば、６０〜１２０ｋＶ）を用いることでノックオン損傷に対処することができるが、低エネルギー電子の使用は、画像分解能の悪さと侵入深さの短さに繋がる。
【０００３】
短い曝露で少量の電子放射を適用することは、一連の画像の各画像を非常にノイズの多いものにするので、一枚の画像では物体の観測が困難である場合が多い。ノイズはランダムなので、ＨＲＴＥＭ研究では、調べられている画像の全体的な信号対ノイズ比を改善するために一連の画像を足し合わせることが一般的である。
【０００４】
撮像段階中に物体が動いたりドリフトしたりすることは極めて一般的なことであり、典型的には不可避であるので、一連の画像のうちの異なる画像では物体が異なる位置に現れる。この平面的なシフト（変位）に対処するために典型的には画像整列が採用されて、一組の画像を組み合わせた際に、それら画像内の共通の位置に物体が存在するようにする。一般的な整列法は位相補正と特徴部照合を含む。更に、信号対ノイズ比が低いので、周波数フィルタ（ローパスフィルタ、ハイパスフィルタ、バンドパスフィルタが挙げられる）を、フーリエ領域において一連の画像のうちの複数の画像に適用し、次いで画像を元の領域に変換し直して組わせることも多くある。こうした方法は、一部の画像を改善することができるものであるが、電子線放射の非常に短い曝露時間と低い線量を用いて撮像される電子線に敏感な物質の画像における低い信号対ノイズ比に適切に対処するものではない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従って、電子線放射の非常に短い曝露時間と低い線量を用いて撮られる物体の一連の画像を整列させて、更なる研究のために各画像を整列させて足し合わせることができるシステム及び方法が必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一実施形態に係る方法は、物体の一連の画像を受信することを含み、それらの一連の画像のうちの少なくとも二つの連続した画像は互いに空間的にシフトしている。フーリエ変換を用いて、各画像をフーリエ領域に変換して、対応する複数のフーリエ変換画像を生成する。複数のフーリエ変換画像の振幅成分に基づいて、フーリエ領域において振幅フィルタリングされたパターンを計算する。振幅フィルタリングされたパターンを用いて、一連の画像のうちの連続した画像の対についての画像シフトを決定する。決定された画像シフトに基づいて、一連の画像のうちの複数の画像を整列させて、整列させた複数の画像を足し合わせて、画像シフトが補正され足し合わされた画像を形成する。
【０００７】
他の実施形態に係るシステムは、プロセッサ命令を記憶しているメモリと、メモリに結合されたプロセッサとを含む。プロセッサは、メモリに記憶されたプロセッサ命令を実行するように構成され、そのプロセッサ命令は、プロセッサに、物体の一連の画像を受信すること（一連の画像のうちの少なくとも二つの連続した画像が互いに空間的にシフトしている）と、一連の画像の各画像をフーリエ変換を用いてフーリエ領域に変換して、対応する複数のフーリエ変換画像を生成することと、複数のフーリエ変換画像の振幅成分に基づいて、フーリエ領域において振幅フィルタリングされたパターンを計算することと、振幅フィルタリングされたパターンを用いて、一連の画像のうちの連続した画像の対についての空間シフトを決定することと、決定された空間シフトに基づいて、一連の画像のうちの複数の画像を整列させることと、整列させた複数の画像を足し合わせて、画像シフトが補正され足し合わされた画像を形成することと、を行わせる。
【０００８】
更に他の実施形態に係る方法は、プロセッサによって、一連の画像の複数のフーリエ変換画像の振幅成分に基づいて、フーリエ領域において振幅フィルタリングされたパターンを計算することを含む。プロセッサは、複数のフーリエ変換画像の振幅成分を振幅パターンと置き換えて、複数のフィルタリングされたフーリエ変換画像を形成する。プロセッサは、複数のフィルタリングされたフーリエ変換画像に逆フーリエ変換を行い、対応する複数の逆変換されたフィルタリング画像を形成する。プロセッサは、複数の逆変換されたフィルタリング画像を用いて、画像シフト情報を決定する。プロセッサは、一連の画像のうちの複数の画像に画像シフト情報を適用して、複数の整列された画像を形成する。
【０００９】
明細書に組み込まれてその一部を成す添付図面は、一つ以上の実施形態を例示するものであり、明細書と共にそれらの実施形態を説明するものである。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】一実施形態に係る時系列の一連の画像を整列させるためのシステムの概略図である。
【図２】一実施形態に係る時系列の一連の画像を整列させるための方法のフローチャートを示す。
【図３】一実施形態に係る時系列の一連の画像を整列させるための方法のフローチャートを示す。
【図４Ａ】一実施形態に係る時系列の一連の画像を整列させるのに用いられた物体の画像である。
【図４Ｂ】一実施形態に係る時系列の一連の画像を整列させるのに用いられた物体の画像である。
【図４Ｃ】一実施形態に係る時系列の一連の画像を整列させるのに用いられた物体の画像である。
【図４Ｄ】一実施形態に係る時系列の一連の画像を整列させるのに用いられた物体の画像である。
【図４Ｅ】一実施形態に係る一連の画像のＸ軸とＹ軸にわたるドリフトプロットのグラフを示す。
【図４Ｆ】一実施形態に係る時系列の一連の画像を整列させるのに用いられた物体の画像である。
【図４Ｇ】一実施形態に係る時系列の一連の画像を整列させるのに用いられた物体の画像である。
【図５Ａ】一実施形態に係る時系列の一連の画像を整列させるための方法のフローチャートを示す。
【図５Ｂ】一実施形態に係る時系列の一連の画像を整列させるための方法のフローチャートを示す。
【図６Ａ】一実施形態に係る時系列の一連の画像を整列させるのに用いられた物体の画像である。
【図６Ｂ】一実施形態に係る時系列の一連の画像を整列させるのに用いられた物体の画像である。
【図６Ｃ】一実施形態に係る画像シフトサークルを示す。
【図６Ｄ】一実施形態に係る一連の画像から抽出された位相プロットを示す。
【図６Ｅ】一実施形態に係る一連の画像のＸ軸とＹ軸にわたるドリフトプロットのグラフを示す。
【図６Ｆ】一実施形態に係る時系列の一連の画像を整列させるのに用いられた物体の画像である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下の例示的な実施形態の説明では添付図面を参照する。異なる図面における同じ参照番号は同一又は同様の要素を示す。以下の詳細な説明は本発明を限定するものではなくて、本発明の範囲は添付の特許請求の範囲によって定められるものである。以下の実施形態では、分かり易くするために、高分解能透過型電子顕微鏡法（ＨＲＴＥＭ）の用語及び構造に関して説明する。しかしながら、以下で説明される実施形態は、ＨＲＴＥＭに限定されるものではなくて、比較的高い信号対ノイズ比を有する一連の画像の整列を要するあらゆる種類の画像分析、例えば、他の種類の顕微鏡法の画像分析、医療用画像、コンピュータビジョンにも適用可能である。
【００１２】
明細書全体に亘る「一実施形態」への言及は、或る実施形態に関して説明される特定の特徴、構造、特性が、本開示の主題の少なくとも一つの実施形態に含まれることを意味する。従って、明細書全体に亘って色々な箇所に登場する「一実施形態」との記載は、必ずしも同一の実施形態について言及するものではない。また、特定の特徴、構造、特性は一つ以上の実施形態において適切に組み合わせ可能である。
【００１３】
一実施形態によると、物体の一連の画像を受信するが、その一連の画像のうちの少なくとも二つの連続した画像は互いに空間的にシフト（変位）している。一連の画像のうちの各画像は、フーリエ変換を用いてフーリエ領域に変換されて、対応する複数のフーリエ変換画像を生成する。複数のフーリエ変換画像の振幅成分に基づいて、振幅フィルタリングされたパターンがフーリエ領域において計算される。振幅フィルタリングされたパターンを用いて、一連の画像のうちの連続する画像の対についての空間シフトが決定される。決定された空間シフトに基づいて、一連の画像のうちの複数の画像が整列されて、整列された複数の画像が足し合わされて、画像シフトが補正され足し合わされた画像を形成する。
【００１４】
図１は、一実施形態に係るＴＥＭの概略図である。システム１００は、ホルダ１０８に置かれた物体１０６（調べられているサンプルであり得る）に電子線１０４を当てる電子銃１０２を含む。サンプル１０６を通過する電子線１１０を撮像検出器１１２によって受け、その撮像検出器１１２は、フィルムやデジタル画素検出器、例えば、直接検出電子計数（ＤＤＥＣ，ｄｉｒｅｃｔ‐ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｅｌｅｃｔｒｏｎ‐ｃｏｕｎｔｉｎｇ）カメラ（例えば、Ｇａｔａｎ社のＫ２  Ｓｕｍｍｉｔ）や、電荷結合素子（ＣＣＤ，ｃｈａｒｇｅ  ｃｏｕｐｌｅｄ  ｄｅｖｉｃｅ）カメラである。ＤＤＥＣカメラは超低電子線量を可能にする高い検出量子効率（ＤＱＥ，ｄｅｔｅｃｔｉｖｅ  ｑｕａｎｔｕｍ  ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ）に起因して特に有用である。例えば、ＤＤＥＣカメラは、原子分解能（つまり、０．５７Å×０．５７Åの画素サイズ）に達する少なくとも５５０００倍の倍率での画像取得を、１画素当たり２〜４個のｅ−という低さの電子線量（つまり、６〜１２ｅ−Å−２という低さの線量）で可能にする。撮像検出器が、サンプル１０６の画像を取得するための或る種の構造を代表するものであることを当業者は認識しているものである。
【００１５】
また、システム１００は制御システム１１４を有し、その制御システム１１４は、プロセッサ１１６と、メモリ１１８と、入出力インターフェース１２０と、サンプルホルダ位置決めコントローラ１２２とを含み、これらはバス１２４を介して互いに通信可能である。入出力インターフェース１２０は、操作者が、プロセッサ１１６、メモリ１１８、及び／又は位置決めコントローラ１２２と通信して、ＴＥＭを操作することを可能にする。例えば、入出力インターフェース１２０は、撮像検出器１１２によって撮像されたサンプルを表示するための一つ以上のディスプレイと、ＴＥＭの多様な性状（例えば、焦点、サンプル位置等）を手動制御するための、また、以下でより詳細に説明する画像系列整列を開始するための一つ以上の入力デバイスとを含み得る。
【００１６】
位置決めコントローラ１２２が、サンプルの向きを制御するためにＴＥＭで用いられる或る種の構造を称することを当業者は認識しているものである。分かり易くするために図示していないが、プロセッサ１１６は、電子銃１０２及び撮像検出器１１２にもバス１２４を介して通信可能に結合されて、これらのデバイスを制御する命令を提供し、これらのデバイスからの出力を受信する。
【００１７】
説明を簡単にするために、ＴＥＭの幾つかの部品を図示していない。そうした追加の部品は本開示の実施形態を理解するために必要ではない。
【００１８】
本開示の画像系列整列は、メモリ１１８に記憶されプロセッサ１１６によって実行されるプロセッサ命令を用い、撮像検出器１１２から得られた一連の画像を用いて実行され得る。従って、プロセッサ命令は、以下で説明する方法を行うようにＴＥＭにロードされ得る。代わりに、画像系列整列を、ＴＥＭの外部のプロセッサを用いて行うことができ、この場合、システム１００が、入出力インターフェース１２０を介して外部プロセッサに一連の画像を提供する。外部プロセッサはＴＥＭと同じ場所にあるか、又は異なる離れた場所に置かれ得る。従って、プロセッサ１１６への言及は、内部プロセッサと外部プロセッサのいずれを称するものとして理解されるものである。
【００１９】
図２は、一実施形態に係る時系列の一連の画像を整列させる方法のフローチャートを示す。まず、プロセッサ１１６は、画像検出器１１２から物体の一連の画像を受信する（ステップ２０５）。上述のように、撮像段階中には不可避な動きやドリフトがあるので、一連の画像のうちの少なくとも二つの連続した画像は互いに空間的にシフトしていて、つまり、ホルダ１０８が延在する平面内においてシフトしている。プロセッサ１１６は、一連の画像（ｆ１（ｘ，ｙ）、ｆ２（ｘ，ｙ）、…、ｆｎ（ｘ，ｙ））のうちの各画像（ｆｉ）をフーリエ変換を用いてフーリエ領域に変換して、対応する複数のフーリエ変換画像（Ｆｉ）を生成する（ステップ２１０）。
【００２０】
次いで、プロセッサ１１６は、複数のフーリエ変換画像（Ｆｉ）の振幅成分に基づいて、フーリエ領域において振幅フィルタリングされたパターン（Ｈ）を計算する（ステップ２１５）。振幅フィルタリングされたパターンは、振幅閾値以上の振幅を有する画素を含み、閾値未満の振幅成分を有する画素を排除している。複数のフーリエ変換画像（Ｆｉ）の位相成分と振幅フィルタリングされたパターンを用いて、一連の画像のうちの連続した画像の対についての空間シフトが決定される（ステップ２２０）。周波数フィルタを採用している従来の方法とは対照的に、振幅フィルタは、振幅に基づいて画素をフィルタリングする。次いで、プロセッサ１１６は、決定された画像シフトに基づいて、一連の画像のうちの複数の画像を整列させて（ステップ２２５）、整列させた複数の画像を足し合わせて、画像シフトが補正され足し合わされた画像を形成する（ステップ２３０）。次いで、画像シフトが補正され足し合わされた画像が、例えば入出力インターフェース１２０を介してディスプレイに出力され得る（ステップ２３５）。
【００２１】
図２に関して説明されるいくつかのステップの更なる詳細については、残りの図面の説明に関して以下で与えられる。
【００２２】
図３は、一実施形態に係る時系列の一連の画像を整列させるための方法のフローチャートを示す。本フローチャートは、一実施形態に係る図２のフローチャートのステップの追加的な詳細を与える。まず、プロセッサ１１６は、複数の別々の期間にわたって物体に電子線を当てることによって物体の一連の画像を生成するように電子銃１０２及び撮像検出器１１２を制御する（ステップ３０２）。図４Ａは、一連の画像の内の一枚の画像の例であり、各画像に非常にノイズが多く、コントラストがノイズレベルに近いことを示しているが、これは、各画像を取得するための曝露時間が非常に短いこと、及び／又は、画像を生成するために適用される電子線量が低いことに起因し得る。複数の別々の期間は、一連の画像の画像数に対応する。
【００２３】
図４Ａの画像及び図面に示されている他の全ての例の画像は、Ｋ２‐ＩＳ  ＣＭＯＳカメラ（Ｇａｔａｎ社製）を搭載したＴｉｔａｎ  Ｉｍａｇｅ  Ｃｓ補正キューブ型透過型電子顕微鏡（ＦＥＩ社製）を用いて、画像毎に０．０５秒間の曝露で、全部で１２０枚の画像で、各画像において略０．０１３ｅ／画素の平均計測数で撮影されたものである。撮像された物体は、ＵｉＯ‐６６ナノサイズ金属有機構造体（ＭＯＦ，ｍｅｔａｌ  ｏｒｇａｎｉｃ  ｆｒａｍｅｗｏｒｋ）結晶である。対照的に、従来の方法では、信頼できる整列のための十分な信号対ノイズ比を得るために、各フレームで画素毎に０．６７ｅ−よりも高い線量を要する。
【００２４】
プロセッサ１１６は、撮像検出器１１２から物体の一連の画像（ｆ１（ｘ，ｙ）、ｆ２（ｘ，ｙ）、…、ｆｎ（ｘ，ｙ））を受信し（ステップ３０５）、その一連の画像は、上述のように、互いに空間的にシフトした一連の画像のうちの少なくとも二つの連続した画像を含む。次いで、プロセッサ１１６は、一連の画像（ｆ１（ｘ，ｙ）、ｆ２（ｘ，ｙ）、…、ｆｎ（ｘ，ｙ））の各画像（ｆｉ）をフーリエ変換を用いてフーリエ領域に変換して、対応する複数のフーリエ変換画像（Ｆｉ）を生成する（ステップ３１０）。ｉ個の画像（ｆ１（ｘ，ｙ）、ｆ２（ｘ，ｙ）、…、ｆｎ（ｘ，ｙ））を含む一連の画像の場合、各画像（ｆｉ（ｘ，ｙ））のフーリエ変換は以下のようになる：
【００２５】
【数１】
0006739668.tif 000002
【００２６】
極形式での式は以下のとおりである：
【００２７】
【数２】
0006739668.tif 000003
【００２８】
ここで、｜Ｆｉ（ｕ，ｖ）｜は振幅であり、φ（ｕ，ｖ）はＦｉ（ｕ，ｖ）の位相である。
【００２９】
プロセッサ１１６は、フーリエ変換画像（Ｆｉ）の振幅成分を足し合わせて振幅パターン（ＦＡ）を形成し（ステップ３１５Ａ）、次いで、振幅パターン（ＦＡ）に振幅閾値を適用して、振幅フィルタリングされたパターン（Ｈ）を生成すること（ステップ３１５Ｂ）によって、フーリエ領域において振幅フィルタリングされたパターンを計算する。振幅フィルタリングされたパターン（Ｈ）は、振幅閾値以上の振幅を有する振幅パターン（ＦＡ）の画素を含む。具体的には、一連の画像のうちの全ての画像からのフーリエ変換振幅成分が振幅パターン（ＦＡ）を形成し、以下のように表示することができる：
【００３０】
【数３】
0006739668.tif 000004
【００３１】
非限定的な一実施形態では、振幅閾値Ｉｔは以下の範囲内の値となり得る：
【００３２】
【数４】
0006739668.tif 000005
【００３３】
ここで、ＩｍｅａｎとＩｍｉｎは、振幅パターン（ＦＡ）の全ての画素の平均値と最小値である。式（４）は振幅閾値Ｉｔをどのように計算するのかの一例を説明するものであって、振幅閾値Ｉｔを計算する他の多数の方法が存在することを認識されたい。
【００３４】
振幅フィルタリングされたパターンを以下のように表すことができる：
【００３５】
【数５】
0006739668.tif 000006
【００３６】
ここで、Ｉｕｖは、振幅パターンＦＡ（ｕ，ｖ）中の点（ｕ，ｖ）における強度値である。式（５）は振幅フィルタリングされたパターンＨ（ｕ，ｖ）をどのように計算するのかを一例を説明するものであって、振幅フィルタリングされたパターンＨ（ｕ，ｖ）を計算する他の多数の方法が存在することを認識されたい。そうした代替案の一つは、Ｉｕｖ≧Ｉｔの場合にＩｕｖの値を保つことを含むものであり得る（Ｉｕｖ−Ｉｔの値を用いる代わりに）。
【００３７】
図４Ｂに示されるように、振幅パターン（ＦＡ）は信号対ノイズ比を低減して、撮像された物体の原子構造に対応する振幅ピークをノイズ上に観測することができるようにする。図４Ｃの画像は、振幅フィルタリングされたパターンＨ（ｕ，ｖ）であり、振幅フィルタの振幅閾値未満の振幅値を有する振幅パターンの全ての画素を排除している一方で、振幅フィルタの振幅閾値を超える振幅値を有する画素を保持している。図４Ｃの画像は、フーリエ変換されて足し合わされた画像の最高の振幅を有する略１００画素に対応するものを除いて全ての画素を排除する振幅閾値を用いて生成されたものである。従って、例えば、振幅フィルタリングされたパターン（Ｈ）に所定の数の画素をもたらすように振幅閾値を設定することができる。
【００３８】
次に、プロセッサ１１６は、個々のフーリエ変換画像Ｆｉ（ｕ，ｖ）の振幅成分｜Ｆｉ（ｕ，ｖ）｜を振幅フィルタリングされたパターンＨ（ｕ，ｖ）に置き換えて、複数のフィルタリングされたフーリエ変換画像（Ｇｉ）を形成する（ステップ３２０Ａ）。これを以下の式で表すことができる：
【００３９】
【数６】
0006739668.tif 000007
【００４０】
次いで、プロセッサ１１６は、複数のフィルタリングされたフーリエ変換画像（Ｇｉ）の各々に逆フーリエ変換を行い、対応する複数の逆変換されたフィルタリング画像（ｇｉ）を生成する（ステップ３２０Ｂ）。具体的には、各フィルタリングされた画像ｇｉ（ｘ，ｙ）は以下のように表される：
【００４１】
【数７】
0006739668.tif 000008
【００４２】
図４Ｄは、振幅成分を振幅フィルタリングされたパターン（Ｈ）で置き換えて、元の領域に変換し直した後の図４Ａの画像の例を示す。見て取れるように、撮像された物体の格子の特徴が目に見えるようになっているが、この特徴は図４Ａに示される元の個々の画像では目に見えないものである。
【００４３】
次いで、プロセッサ１１６は、複数の逆変換されたフィルタリング画像（ｇｉ）を、それら複数の逆変換されたフィルタリング画像のうちの連続した次のもの（ｇｉ＋１）と相互相関させて、複数の逆変換されたフィルタリング画像（ｇｉ）の各々について画像シフト情報を生成する（ステップ３２０Ｃ）。従って、一番目の画像（ｇ１）についてはシフト情報が計算されず、後続の各画像（ｇｉ＋１）についての画像シフト情報は、その前の順序の画像（つまり、二番目の画像についてはｇ１、二番目の画像の後の各画像についてはそれぞれｇｉ−１）に基づいたものとなる。固定された画像は相互相関には使用されない。何故ならば、フィルタリングされた画像ｇｉ（ｘ，ｙ）は周期的な格子を含むので、ドリフトの決定は、周期単位内での動きに対してのみ有効だからである。相互相関に連続した画像を使用することで、この問題に対処する。何故ならば、二つの連続した画像の間のドリフトが、単位格子の長さを超えることはないからである。
【００４４】
図４Ｅは、相互相関から計算されたドリフトプロットの一例のグラフであり、一連の画における前の画像に対する各画像のＸ軸及びＹ軸のドリフト量を示す。この例のドリフトプロットは比較的線形であるが、全ての実施形態でこうなる訳ではなくて、撮像中の物体の動きに応じて、ドリフトプロットはあらゆる形状を取り得るものであり、一例では、ランダムなシフトを含むように現れる。
【００４５】
次いで、プロセッサ１１６は、一連の画像の元の各画像（ｆｉ）に画像シフト情報を適用することによって、一連の画像（ｆ１（ｘ，ｙ）、ｆ２（ｘ，ｙ）、…、ｆｎ（ｘ，ｙ））の元の画像（ｆｉ）を整列させる（ステップ３２５）。従って、相互相関の一回の反復サイクルが、一連の画像の全ての画像のドリフト決定工程とドリフト補正工程を含む。ドリフト補正の決定がｍ回のサイクルを含み、反復サイクルｋにおいて（画像１に対して）画像ｉについて決定されたドリフトがｒｉｋ＝［Δｘｉｋ，Δｙｉｋ］であるとすると、画像１に対する画像ｉの全ドリフトｒｉは以下のようになる：
【００４６】
【数８】
0006739668.tif 000009
【００４７】
従って、複数回の反復サイクルを行うことによって、全体的な整列を改善することができる。一実施形態では、反復サイクルの回数は、例えば１０サイクルである。
【００４８】
次いで、プロセッサ１１６は、整列させた複数の画像を足し合わせて、画像シフトが修正されて足し合わされた画像を形成する（ステップ３３０）。次いで、画像シフトが修正されて足し合わされた画像を、例えば入出力インターフェース１２０を介してディスプレイに出力することができる（ステップ３３５）。図４Ｆは、一連の画像の画像整列を行わずに足し合わせて生成された画像を示し、図４Ｇは、図３に関して説明したようにして整列させて足し合わせた画像を示す。見て取れるように、図４Ｆのものと比較すると、図４Ｇの足し合わされた画像では格子の特徴がはるかに明らかになっている。
【００４９】
図５Ａ及び図５Ｂは、一実施形態に係る時系列の一連の画像を整列させるための方法のフローチャートを示し、図２の方法の追加的な詳細を与える。本実施形態は、振幅フィルタと、位相に基づいた画像整列方法とを採用し、フーリエ領域の各画像の特定の画素の位相成分を用いて画像系列の画像を整列させる。
【００５０】
フーリエ変換は、画像を異なる空間周波数の成分に分解し、これら成分が空間周波数の複素関数を構築及び生成し、各空間周波数は、元の画像に存在していたその周波数の大きさを表す振幅成分と、その周波数の基本正弦曲線の位相オフセット（ずれ）成分とを有する。フーリエ領域に変換された周期的特徴を有する画像は、実空間における周期的配列を表すピークのアレイを含む。一連の画像のうちの画像間の平面的なシフトは、振幅成分に影響を与えず、代わりに、画像間の平面的なシフトに対応する位相成分の変化を生じさせる。
【００５１】
さて、図５Ａ及び図５Ｂの方法の詳細に話を移すと、図２及び図３に例示される方法に関して上述したのと同様に、プロセッサ１１６は、電子銃１０２及び撮像検出器１１２を制御して、複数の別々の期間にわたって電子線を物体に当てることによって、物体の一連の画像（ｆ１（ｘ，ｙ）、ｆ２（ｘ，ｙ）、…、ｆｎ（ｘ，ｙ））を生成し（ステップ５０２）、撮像検出器１１２から物体の一連の画像（ｆ１（ｘ，ｙ）、ｆ２（ｘ，ｙ）、…、ｆｎ（ｘ，ｙ））を受信し（ステップ５０５）、一連の画像のうちの各画像（ｆｉ）をフーリエ変換を用いてフーリエ領域に変換して、対応する複数のフーリエ変換画像（Ｆｉ）を生成する（ステップ５１０）。
【００５２】
次いで、プロセッサ１１６は、まず、フーリエ変換画像（Ｆｉ）の振幅を足し合わせて振幅パターン（ＦＡ）を形成し（ステップ５１５Ａ）、次いで、振幅パターン（ＦＡ）に振幅閾値値を適用して振幅フィルタリングされたパターン（Ｈ）を生成すること（ステップ５１５Ｂ）によって、振幅フィルタリングされたパターンを計算する。上述のように、振幅フィルタリングされたパターンは、振幅閾値以上の振幅を有する振幅パターン（ＦＡ）の画素を含むので、本実施形態では、フーリエ変換画像（Ｆｉ）の位相変化の評価のための候補となる画素を特定する。フーリエ領域におけるノイズレベルは、特に信号対ノイズ比が低い場合において位相分析の精度に影響するので、振幅フィルタリングされたパターンが、信号対ノイズ比が最大であるフーリエ領域のピークの中心に後続の位相分析を限定することを可能にする。図６Ａは、整列させずに一連の画像を足し合わせた画像であり、図６Ｂは、ステップ５１５Ａの結果である振幅パターン（ＦＡ）である。見て取れるように、図６Ａと比較すると図６Ｂの足し合わされた画像においては、対象画素をノイズ上により簡単に観測することができる。
【００５３】
次いで、プロセッサ１１６は、まず、フィルタリングされた振幅パターン（Ｈ）の複数の画素に対応する複数のフーリエ変換画像（Ｆｉ）の各々から位相成分を抽出すること（５２０Ａ）によって、連続した画像の対についての空間シフトを決定する。複数の画素は、振幅閾値以上の振幅を有するフィルタリングされた振幅パターン（Ｈ）の画素に対応する。次いで、プロセッサ１１６は、複数のフーリエ変換画像（Ｆｉ）の各画像の複数の画素から少なくとも一対の画素を選択して（ステップ５２０Ｂ）、選択された少なくとも一対の画素について抽出された位相成分に基づいて、複数のフーリエ変換画像（Ｆｉ）の各画像についての画像シフトベクトルを決定する（ステップ５２０Ｃ）。
【００５４】
本実施形態では、画像シフトベクトルを決定するために画像シフトサークルを採用し、その一例が図６Ｃに示されていて、このようにして画像シフトサークルを採用する方法が図５Ｂに示されている。図６Ｃにおいて、ＯＦはフーリエ変換画像の中心であり、Ｏは画像シフトサークルの中心であり、ｖは画像シフトベクトルであり、ｖｎは選択された画素に対応するシフトベクトルである。画像シフトサークルの中心Ｏと画像シフトベクトルｖは処理のこの時点においては未知であるが、フーリエ変換画像の中心ＯＦは既知であるので、画像シフトサークルを定めて、ＯＦからＯに向かうベクトルｖに対応する画像シフトを決定するのには画像シフトサークルの円周上のあと二つの点のみが必要となる。
【００５５】
従って、プロセッサ１１６は、まず、選択された少なくとも一対の画素について抽出された位相情報に基づいて、画像シフトベクトルの少なくとも二つの同一直線上にない画像シフト成分ベクトルを決定すること（ステップ５２０Ｃ１）によって、画像シフトベクトルを決定する（ステップ５２０Ｃ）。次いで、プロセッサ１１６は、少なくとも二つの同一直線上にない画像シフト成分ベクトルの係数を二倍にする（ステップ５２０Ｃ２）。二倍にした係数に基づいて、プロセッサ１１６は画像シフトサークルを決定し、画像シフトベクトルは画像シフトサークルの半径に対応する。
【００５６】
本方法は一対の画素のみを用いて行うことができるものであるが、複数対の画素を用いることによってシフト決定の精度を上昇させることができ、その詳細がステップ５２０Ｃ３〜ステップ５２０Ｃ５に示されている。選択される画素対の数が、精度の上昇とプロセッサ１１６の負荷の上昇（本開示の方法を行うのに必要な総時間を増やし得る）との間のトレードオフであることを当業者は認識しているものである。従って、プロセッサ１１６は、複数のフーリエ変換画像（Ｆｉ）の各画像の複数の画素対を選択して、選択された複数の画素対の各々について複数の画像シフトベクトルを決定する。
【００５７】
具体的には、プロセッサ１１６は、所定の量よりも大きく逸脱している複数の画像シフトベクトルのうちの画像シフトベクトルを複数の画像シフトベクトルのうちの他の画像シフトベクトルから特定して（ステップ５２０Ｃ３）、複数の画像シフトベクトルから一組の画像シフトベクトルを形成する（ステップ５２０Ｃ４）。特定された画像シフトベクトルは異常値とみなされるので、一組の画像シフトベクトルには含まれない。最後に、プロセッサ１１６は、一組の画像シフトベクトルに統計計算を行い、決定された空間シフトを生成する（ステップ５２０Ｃ５）。平均値、最頻値、中央値等のあらゆる種類の統計計算を適用することができる。図６Ｄは、画像毎に画像シフトベクトルの二つよりも多くの同一直線上にない画像シフト成分ベクトルの組を用いて決定された位相を示し、図６Ｅは、最終的に計算された位相シフトを示す。図６Ｄにおいては、各画像に対して複数の位相シフトが計算されていて、これらに統計計算を行い、図６Ｅに示される最終的な位相シフトが得られる。
【００５８】
図５Ａに戻ると、次いで、プロセッサ１１６は、決定された空間シフトに基づいて、一連の画像のうちの複数の画像を整列させる（ステップ５２５）。最後に、プロセッサは、整列された画像を足し合わせて、画像シフトが補正され足し合わされた画像を形成する（ステップ５３０）。次いで、画像シフトが補正され足し合わされた画像を、例えば入出力インターフェース１２０を介してディスプレイに出力し得る（ステップ５３５）。図６Ｆは、画像シフトが補正され足し合わされた画像の一例を示し、図６Ａの整列されていない画像を足し合わせたものと比較すると、画像ノイズから明確に区別して、物体の結晶学的な詳細を示している。
【００５９】
例示的な実施形態を透過型電子顕微鏡（ＴＥＭ）、高分解能透過型電子顕微鏡法（ＨＲＴＥＭ）、物体を撮像するための電子線の使用に関して説明してきたが、本発明は、物体の画像系列が透過型電子顕微鏡、高分解能塔型電子顕微鏡法、電子線を用いて生成されたものであるかにかかわらず、周期的な特徴を含む物体の画像系列に関しても使用可能である。
【００６０】
本開示の実施形態は、一連の画像を整列させるためのシステム及び方法を与える。本説明は本発明を限定するものではないことを理解されたい。逆に、例示的な実施形態は代替物、変更物、等価物をカバーするものであって、これらも添付の特許請求の範囲によって定められる要旨及び範囲内に含まれるものである。更に、例示的な実施形態の詳細な説明においては、特許請求される発明の包括的な理解を与えるために多数の具体的な詳細が与えられている。しかしながら、そのような具体的な詳細を有さずに多数の実施形態を実施することができることを当業者は理解するものである。
【００６１】
本願の例示的な実施形態の特徴や要素が実施形態においては特定の組み合わせで説明されているが、各特徴や各要素は、実施形態の他の特徴や要素を用いずに単独で使用可能でもあり、本開示の他の特徴や要素と多様に組み合わせて又は組み合わせずにも使用可能である。
【００６２】
本説明は、開示されている主題の例を当業者がそれを実施すること（デバイスやシステムを作製して使用すること、組み込まれる方法を行うことを含む）ができるように用いている。本主題の特許可能な範囲は、特許請求の範囲によって定められるものであり、当業者に想起される他の例も含み得る。そのような他の例も特許請求の範囲内にある。
【符号の説明】
【００６３】
１００  システム
１０２  電子銃
１０４  電子線
１０６  物体
１０８  ホルダ
１１０  電子線
１１２  撮像検出器
１１４  制御システム
１１６  プロセッサ
１１８  メモリ
１２０  入出力インターフェース
１２２  位置決めコントローラ
１２４  バス
【図１】
0006739668.tif 000010
【図２】
0006739668.tif 000011
【図３】
0006739668.tif 000012
【図４Ａ】
0006739668.tif 000013
【図４Ｂ】
0006739668.tif 000014
【図４Ｃ】
0006739668.tif 000015
【図４Ｄ】
0006739668.tif 000016
【図４Ｅ】
0006739668.tif 000017
【図４Ｆ】
0006739668.tif 000018
【図４Ｇ】
0006739668.tif 000019
【図５Ａ】
0006739668.tif 000020
【図５Ｂ】
0006739668.tif 000021
【図６Ａ】
0006739668.tif 000022
【図６Ｂ】
0006739668.tif 000023
【図６Ｃ】
0006739668.tif 000024
【図６Ｄ】
0006739668.tif 000025
【図６Ｅ】
0006739668.tif 000026
【図６Ｆ】
0006739668.tif 000027