(57)【要約】【課題】画像ノイズの減少と同時に高い画像鮮鋭度が達成されるようにデジタルグレー値画像を処理できる方法を提供する。【解決手段】デジタルグレー値画像を処理する方法は、グレー値画像に存在するエッジがエッジ周囲の線領域として判断されるようにグレー値画像からバイナリエッジ画像を生成する段階と、線領域に対応する領域の中のグレー値画像に鮮鋭化アルゴリズムを適用する段階と、より平滑化され、鮮鋭化されたグレー値画像が生成されるように線領域の外側に位置する領域の中のグレー値画像において平滑化プロセスを実行する段階とを含む。【選択図】図１３Ａ
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタルグレー値画像を処理するための方法であって、
前記グレー値画像に存在するエッジが該エッジの周りの線領域として判断されるように、該グレー値画像からバイナリエッジ画像を生成するステップと、
前記線領域に対応する領域の中の前記グレー値画像に鮮鋭化アルゴリズムを適用するステップと、
より平滑化され、鮮鋭化されたグレー値画像が生成されるように、前記線領域の外側に位置する領域の中の前記グレー値画像において平滑化プロセスを実行するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
前記鮮鋭化アルゴリズムにより、前記線領域に対応する前記領域の中のグレー値が正接双曲線関数を用いて計算される請求項１の方法。
【請求項３】
以下の等式、すなわち、
Ｉｆ＝Ａ*ｔａｎｈ（ｍ*ａｒｔａｎｈ［｛Ｉ０−Ｃ｝／Ａ］）＋Ｃ
上式において、
Ｉｆ＝エッジの周りの線領域の中のグレー値を持つ鮮鋭化グレー値画像のグレー値マトリックス
Ｉ０＝未処理グレー値画像のグレー値マトリックス
Ａ＝エッジの周りの線領域に対応する領域の中の未処理グレー値画像におけるグレー値変化を示す正接双曲線関数の幅
Ｃ＝エッジ周囲の線領域に対応する領域内の未処理グレー値画像におけるグレー値変化を示す正接双曲線関数の変曲点のグレー値
ｍ＝鮮鋭化係数
を用いて、前記鮮鋭化関数によりグレー値マトリックスが計算される請求項２の方法。
【請求項４】
前記グレー値画像に基づいて生成されたグラディエント画像を用いて前記バイナリエッジ画像が形成される請求項３の方法。
【請求項５】
Ｓａｂｅｌ演算子、Ｐｒｅｗｉｔｔ演算子、Ｌａｐｌａｃｅ演算子、Ｋｉｒｓｃｈ演算子、Ｒｏｂｅｒｔｓ演算子を含むグループから選択される差分演算子を用いて、前記グラディエント画像が生成される請求項４の方法。
【請求項６】
前記グラディエント画像の生成に先立って、前記グレー値画像が平滑化プロセスを受ける請求項４の方法。
【請求項７】
前記平滑化プロセスがメディアンフィルタを用いて実行される請求項６の方法。
【請求項８】
第１方向グラディエント画像と第２方向グラディエント画像とを結合することにより前記グラディエント画像が生成され、前記グレー値画像のグラディエントが第１方向に判断されることで該第１方向グラディエント画像が形成され、該グレー値画像のグラディエントが該第１方向に対して垂直な方向に判断されることで該第２方向グラディエント画像が形成される請求項４の方法。
【請求項９】
前記グラディエント画像に第１閾値が割り当てられ、ロジック１に設定された該グラディエント画像点がエッジの周りの線領域を形成するとともにロジック０に設定された該グラディエント画像点が背景を形成する前記バイナリエッジ画像が生成されるように、該第１閾値を上回る輝度レベルを持つグラディエント画像点がロジック１に設定されるとともに該第１閾値を下回る輝度レベルを持つグラディエント画像点がロジック０に設定される請求項４の方法。
【請求項１０】
前記第１閾値が前記グラディエント画像の最大グラディエントの４分の１である請求項９の方法。
【請求項１１】
前記バイナリエッジ画像が平滑化プロセスを受け、その後、第２閾値を設定し、該第２閾値を上回る輝度レベルを持つ画像点がロジック１に設定されるとともに、該第２閾値を下回る輝度レベルを持つ画像点がロジック０に設定され、さらなるバイナリエッジ画像を生成するため、ロジック１に設定された該エッジ画像点がエッジの周りの線領域を形成するとともに、ロジック０に設定された該エッジ画像点が背景を形成する請求項９の方法。
【請求項１２】
前記バイナリエッジ画像がメディアンフィルタを用いた平滑化プロセスを受ける請求項１１の方法。
【請求項１３】
前記第２閾値が、平滑化プロセスを受けた前記エッジ画像の最大グラディエントの半分である請求項１１の方法。
【請求項１４】
デジタルコンピュータの画像記録装置にロード可能であるとともに、デジタルグレー値画像の処理方法を実行するためのソフトウェアコードを含むコンピュータプログラムであって、該方法が、コンピュータで該プログラムを実行する時に、
前記グレー値画像に存在するエッジが該エッジの周りの線領域として判断されるように、該グレー値画像からバイナリエッジ画像を生成するステップと、
前記線領域に対応する領域の中の前記グレー値画像に鮮鋭化アルゴリズムを適用するステップと、
より平滑化され、鮮鋭化されたグレー値画像が生成されるように、前記線領域の外側に位置する領域の中の前記グレー値画像において平滑化プロセスを実行するステップと、
を含む、コンピュータプログラム。
【請求項１５】
前記ソフトウェアコードが、前記プログラムが前記画像記録装置にロードされる時に前記デジタルコンピュータに前記方法を実行させるのに適している請求項１４のコンピュータプログラム。
【請求項１６】
デジタルコンピュータを含むコンピュータシステムと、該デジタルコンピュータの画像記録装置へロード可能なコンピュータプログラムとを含む画像記録装置であって、該コンピュータプログラムが、デジタルグレー値画像の処理方法を実行するためのソフトウェアコードを有し、該方法が、
前記グレー値画像に存在するエッジが該エッジの周りの線領域として判断されるように、該グレー値画像からバイナリエッジ画像を生成するステップと、
前記線領域に対応する領域の中の前記グレー値画像に鮮鋭化アルゴリズムを適用するステップと、
より平滑化され、鮮鋭化されたグレー値画像が生成されるように、前記線領域の外側に位置する領域の中の前記グレー値画像において平滑化プロセスを実行するステップと、
を含む、画像記録装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デジタルグレー値画像の処理方法に関連する。本発明はさらに、このような方法を実行するためのコンピュータシステムとコンピュータプログラムに関し、さらに、この種のコンピュータプログラムにより作動する画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタル的に記録されたグレー値画像は異なるグレー値で表される画像データを含む。例えば電子顕微鏡によりこのような画像が形成される場合、検査される試料領域にわたって行単位で電子ビームが走査を行う。これが高速で行われると、実際の画像データの上にはっきりと重ね合わされる邪魔なノイズまたは粒状物が発生する。このような方法で記録される画像は、観察者にとって検出が困難で相対的不確実性の高いものにしかならない。電子ビームが非常に低速で試料全体を案内される場合には、画像点あたりの積分時間が長いので機械的妨害や電子的妨害が増幅された形で作用するため、画像要素は不鮮明でぼやけたものとなる。この種の記録は、信号対ノイズ比が大きくなるように、例えばノイズフィルタによるデジタル画像再処理で改良することができる。このように、近傍画素のグレー値が合計され、平均されることが多い。こうすることでノイズは減少するが、画像の解像度が低下する。この関係は原則的に、ノイズフィルタの使用によって回避できない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
画像ノイズの減少と同時に高い画像鮮鋭度が達成されるようにデジタルグレー値画像を処理できる方法を提供することが本発明の目的である。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明の方法は、デジタルグレー値画像を処理するためのものである。この方法は、グレー値画像に存在するエッジがエッジの周りの線領域として判断されるようにグレー値画像からバイナリエッジ画像を生成する段階と、線領域に対応する領域の中のグレー値画像に鮮鋭化アルゴリズムを適用する段階と、より平滑化され、鮮鋭化されたグレー値画像が生成されるように、線領域の外側にある領域の中のグレー値画像において平滑化プロセスを実行する段階とを含む。
【０００５】
本発明による方法では、グレー値画像に存在するエッジがエッジの周りで延びている線領域として判断されるように、記録されたグレー値画像からバイナリエッジ画像が生成される。その後、エッジの周りの線領域に対応する領域の中のグレー値画像に鮮鋭化アルゴリズムが用いられる。グレー値画像のエッジの周りの線領域の外側に位置する領域では、より平滑化され、鮮鋭化されたグレー値画像が全体として生成されるように、平滑化方法が実行される。画像全体を処理するためのノイズ抑制フィルタは使用されない。むしろ、エッジとして識別されなかった領域のみがノイズ抑制を受ける。このようにして、相互に隣接する画像点の間のグレー値が示すグラディエントが小さい領域のみでノイズ抑制が行われる。一つの領域に高いグレー値グラディエントが存在して、エッジが存在するという結論を引き出すことができる場合には、この領域で高い鮮鋭度が達成されるように鮮鋭化アルゴリズムが使用される。こうして本発明の方法により、選択的フィルタリングが実現する。画像全体にノイズ抑制フィルタを利用する際の主な問題は、ノイズは低減されるが画像の解像度が低下することである。本発明の方法によりこの問題を回避できる。
【０００６】
好適な実施態様によれば、鮮鋭化アルゴリズムにより、エッジの周りの線領域に対応する領域のグレー値は、正接双曲線関数を使用して計算される。このような関数は、電子ビームにより行われる記録に特に適用可能である。鮮鋭な対象物のエッジを案内される電子ビームは、生成される画像にエッジ線を発生させる。これは正接双曲線関数を介して充分に説明できる。グレー値マトリックスのために生成される画像の計算は、以下の等式で行われることが好ましい。
Ｉｆ＝Ａ*ｔａｎｈ（ｍ*ａｒｔａｎｈ［｛Ｉ０−Ｃ｝／Ａ］）＋Ｃ
上式において、
Ｉｆ＝エッジの周りの線領域の中のグレー値を持つ鮮鋭化グレー値画像のグレー値マトリックス
Ｉ０＝未処理グレー値画像のグレー値マトリックス
Ａ＝エッジの周りの線領域に対応する領域の中の未処理グレー値画像におけるグレー値変化を示す正接双曲線関数の幅
Ｃ＝エッジの周りの線領域に対応する領域の中の未処理グレー値画像におけるグレー値変化を示す正接双曲線関数の変曲点のグレー値
ｍ＝鮮鋭化係数
【０００７】
本発明の実施態様によれば、グレー値画像に基づいて生成されるグラディエント画像を介してバイナリエッジ画像が作成される。グラディエント画像を生成するため、Ｓｏｂｅｌ演算子、Ｐｒｅｗｉｔｔ演算子、Ｌａｐｌａｃｅ演算子、Ｋｉｒｓｃｈ演算子、Ｒｏｂｅｒｔｓ演算子を含むグループから選択される差分演算子を利用することが好ましい。グラディエント画像の生成が可能であれば、他の異なる演算子を利用できる。グレー値画像は、グラディエント画像の生成に先立って平滑化プロセスを受けることが好ましい。これは例えばメディアンフィルタを使用して行うことができる。この種の平滑化プロセスは、最初に記録されるグレー値画像のノイズ強度を低減する働きを持つ。
【０００８】
本発明の好適な実施態様によれば、第１方向グラディエント画像を第２方向グラディエント画像と結合することによりグラディエント画像が生成される。第１方向グラディエント画像は、グレー値画像のグラディエントが第１方向に判断されることで作成され、第２方向グラディエント画像は、第１方向に対して垂直な方向にグレー値画像のグラディエントが判断されることで作成される。この種の手順は、例えばＳｏｂｅｌ演算子を使用すると好都合である。この種のグラディエント判断により、識別されるエッジにおけるグラディエントの方向を検出できる。閉じた経路を持つエッジ周囲の線領域を判断できるため、これは好都合である。このような経路が判断されると、グレー値画像のグレー値の平均値としての２値化のための閾値が、エッジの周りの線領域で計算される。
【０００９】
例えば半円形が判断でき、閉じた経路が求められない場合には、グラディエント画像に第１閾値が割り当てられる。ロジック１に設定されたグラディエント画像点がエッジの周りの線領域を形成し、ロジック０に設定されたグラディエント画像点が背景を形成するバイナリエッジ画像が生成されるように、第１閾値を上回る輝度レベルを持つグラディエント画像点はロジック１に設定され、第１閾値を下回る輝度レベルを持つグラディエント画像点はロジック０に設定される。こうして、エッジの周囲に線領域を持つバイナリエッジ画像が黒い背景上に作成される。第１閾値は、グラディエント画像の最大グラディエントの４分の１の大きさであることが好ましい。こうしてグレー値画像として存在するグラディエント画像から比較的少量の画像データのみがマスキングされるため、この比較的低い閾値は好都合である。
【００１０】
ノイズ信号のさらなる低減が要求される場合には、平滑化されたバイナリエッジ画像が生成されるようにバイナリエッジ画像が平滑化プロセスを受ける。その後、第２閾値が設定され、第２閾値を上回る輝度レベルを持つ画像点はロジック１に設定され、第２閾値を下回る輝度レベルを持つ画像点がロジック０に設定される。さらなるバイナリエッジ画像を生成するため、ロジック１に設定されたエッジ画像点がエッジの周りの線領域を形成し、ロジック０に設定されたエッジ画像点は背景を形成する。第２閾値は平滑化バイナリエッジ画像の最大グラディエントの半分の大きさであることが好ましい。基本は２値画像なので、重要な画像データをマスキングすることなく、この比較的高い閾値を使用できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
図面を参照して本発明を説明する。
【００１２】
モニタ１１０を有するラスター電子顕微鏡１００が図１５に図示されている。モニタはグレー値画像を表示できる。ラスター電子顕微鏡１００は、電磁レンズ１０３，１０４によって集束される電子ビーム１０２を発することのできる電子源１０１を含む。開口絞り１０５を通過した後、電子ビームは、検査される試料１０７へと偏向コイル１０６により偏向されて、試料全体にわたってラスター状に直進する。電子ビームが試料に衝突すると、二次電子その他が遊離して、これら二次電子が検出器１０８により検出される。検出器の信号は、モニタ１１０が結合された下流の増幅器１０９へ伝達され、これによりグレー値画像が表示される。
【００１３】
図１では、ラスター電子顕微鏡により記録されるデジタルグレー値画像１が示されている（図１３Ａの流れ図のステップＳ１を参照）。図１のデジタルグレー値画像に、暗い背景７上に比較的明るい円形や多角形の対象物（２，３，４）が様々な大きさで見られる。対象物（２，３，４）は異なるグレーの影で示されている。対象物が人間の目に見やすくなるように、暗い背景７上で対象物は中心と比較すると明るくなった境界領域５を持つ。記録の際に、比較的明るい領域６は対象物２，３，４と比較して検出可能であり、これらの明るい領域は広い画像領域を占める。
【００１４】
本発明によれば、エッジの周りで延びている線領域を判断するため、最初にバイナリエッジ画像が生成されるという形で画像処理が行われる。この目的のため、ステップＳ１で記録されたグレー値画像は、図４に見られるような平滑化グレー値画像１４が得られるように、ステップＳ２において、表面全体にわたって（全体的に）平滑化プロセスを受ける。これは例えば、３×３メディアンフィルタによって実行できる。平滑化グレー値画像１４は、グレー値画像１と比較してノイズ信号が低減されている。
【００１５】
その後、ステップ３で第１方向グラディエント画像が生成される。図５に図示された第１方向グラディエント画像１５では、平滑化グレー値画像１４に基づいて行上の各点についてグラディエントが行方向に判断される。行方向に存在するエッジでは、図５の参照番号１６，１７で示されるように暗いまたは明るい行が見られる結果となる。行方向（ｘ方向）の走査中にグラディエントが検出されない場合には、明るいまたは暗い行により周囲から区別されない平均グレー値が現れる。（参照番号１８を参照）。次のステップＳ４では、グラディエントを判断する手順が、平滑化グレー値画像１４に基づいて列方向（ｙ方向）にも実行される。
【００１６】
図６は第２方向グラディエント画像１９を示し、列上の各点について列方向にグラディエントが判断される。ｙ方向の対象物のエッジには明るい行２０と暗い行２１が現れる結果となることを、図６から検出できる。第１方向グラディエント画像１５と第２方向グラディエント画像１９の各画像点の特定グレー値を二乗し、その後、各画像点について二乗値を加算することにより、２方向のグラディエント画像１５，１９が相互に結合され（ステップＳ５）、結果的に、図７に見られるグラディエント画像２２が現れる。存在する対象物について、主としてそのエッジの領域のアウトラインを検出できる。加えて、やはり暗い背景上において、いくぶん暗い領域２３，２４を対象物内に見ることもできる。
【００１７】
ステップＳ６では、第１閾値ＳＷ１が、例えばグラディエント画像２２の最大グラディエントの４分の１に設定される。第１閾値を上回る輝度レベルを持つグラディエント画像点は、新たに形成される画像においてロジック１に設定される。第１閾値ＳＷ１を下回る輝度レベルを持つグラディエント画像点は、ロジック０に設定される（ステップＳ８）。このようにして、ロジック１に設定された画像点がエッジの周りの線領域を形成し（例えば参照番号２６，２７を参照）、ロジック０に設定された画像点が背景を形成する（例えば参照番号２８を参照）バイナリエッジ画像２５が設けられる（図８を参照）。
【００１８】
ノイズと解釈される信号（例えば図８の参照番号２９を参照）がまだバイナリエッジ画像２５に存在する場合には（ステップＳ８）、イメージ全体について（全体的に）さらに平滑化プロセスが実行される（ステップＳ９）。こうして、図９に見られるように平滑化バイナリエッジ画像３０が得られる。その後、第２閾値ＳＷ２が、例えばバイナリエッジ画像２５の最大グラディエントの半分に設定される（ステップＳ１０）。第２閾値を上回る輝度レベルを持つ画像点はロジック１に設定され、第２閾値ＳＷ２を下回る輝度レベルを持つ画像点はロジック０に設定される。ロジック１に設定されたエッジ画像点はエッジの周りの線領域を形成するのに対して、ロジック０に設定されたエッジ画像点は背景を形成する。このようにして、エッジの周囲に線領域を持つさらなるバイナリエッジ画像３１（ステップＳ１１，図１０も参照）が得られる。図８で識別されたノイズ（参照番号２９を参照）は、さらなるバイナリエッジ画像３１では低減されるか、もはや存在しない（参照番号３２を参照）。ステップＳ９からＳ１１は任意であり、図８によるバイナリエッジ画像２５においてノイズ信号が識別されない際には省略できることに注意すること。他方、ステップＳ７の結果と関係なく全体的平滑化プロセスが常に実行されるように、ステップＳ８の質問に自動的に「イエス」と回答できることは言うまでもない。
【００１９】
本発明によれば、エッジの周りの線領域に対応する領域の中の、最初に記録されたグレー値画像に、鮮鋭化アルゴリズムが適用される（ステップＳ１２）。原理は、これらの領域内において正接双曲線関数を利用してグレー値変化を近似化することである。これは次のように説明できる。比較的暗い画像背景から対象物のエッジまで、またそこから対象物の比較的明るい内側領域までの移行時に、輝度またはグレー値が上昇する。しかし、この移行が無限の鮮鋭エッジにおいて段階的に存在すると仮定した場合、電子ビームによるラスタリングの際には無限の鮮鋭エッジとして複製されない。その理由は、二次元ガウス分布曲線に類似した強度分布を集束電子ビームが持つことである。このような電子ビームが鮮鋭エッジ上を案内される場合、エッジ輪郭は、正接双曲線関数によってほぼ説明できるものとなる。
【００２０】
これは図２Ａの図に概略的に示されている。曲線８は画像点（画素）と相関させたグレー値変化を示す。低い画素番号について曲線は低いグレー値となり、高い画素番号について曲線は高いグレー値を示す。低い画素番号、例えば０から５０は暗い画像背景と推定できるのに対して、２８０で始まるような高い画素番号の場合には、明るい対象物が存在する。背景と対象物との間のエッジは画素番号５０から画素番号２８０までの幅を持つ。鮮鋭化アルゴリズムにより、曲線変化の幅を著しく減少させることが可能である。
【００２１】
本発明の実施形態によれば、最初に曲線８から変曲点９を決定することが必要である。ステップＳ１２１（図１４を参照）では、グレー値画像値１とバイナリエッジ画像２５（またはさらなるバイナリエッジ画像３１）を重ねる。図１１はこのような重ねられた画像を示し、これから、白色に見えるエッジの周りの線領域（例えば図１０の参照番号３３，３４を参照）にグレー値画像１のグレー値が加えられていることは明らかである（参照番号３６，３７も参照）。その後、ステップＳ１２２において、エッジの周囲の各線領域内の輝度レベルが統合画像３５で判断される。こうして判断されたすべての輝度レベルから、平均値が計算される（ステップＳ１２３）。この平均値は変曲点９（図２Ａ参照）のグレー値Ｃとして設定される（ステップＳ１２４）。グレー値画像１に本質的に均一なグレー値分布が存在する時には、統合画像と呼ばれるこの手順で充分である。あまり均質でない強度分布を持つグレー値画像では、このグレー値Ｃの決定を個々の区分に限定し、各区分についてそれぞれ計算を実行する必要がある。しかし、変曲点９におけるグレー値Ｃは別の方法、例えば、画像の最少グレー値＋（最大グレー値−最少グレー値）／２  で求めることもできる。
【００２２】
変曲点９を決定した後、変曲点９と曲線８の最高または最低グレー値との間の距離Ａが決定される。この目的のため、ステップＳ１２５ではグレー値画像ＧＢ１から最高と最低のグレー値が決定され、その後、変曲点９と最高または最低のグレー値との間の距離ＡがステップＳ１２６で計算される。画像に強度の不均質性が見られる場合には、Ａの計算を局所的に行うことができる。Ａを決定するための方法は上述したものに限定されず、他の方法でも実行できることに注意すること。
【００２３】
曲線８を正接双曲線関数に変換するため、座標系の横座標を通るように変曲点が座標系上で配置される。これは、それぞれの場合に変曲点のグレー値Ｃが曲線８のグレー値から減算されるように行われる（統合グレー値画像についてはグレー値マトリックスＩ０で説明）。さらに、正接双曲線関数への変換のため、曲線８の幅Ａが量１に正規化されなければならない。この目的のため、補正グレー値Ｉ０‐Ｃを幅Ａで割る。その結果、曲線１０となる（図２Ｂを参照）。この曲線は曲線８と同じ傾斜を持ち、この場合、鮮鋭化係数はｍ＝１である。
【００２４】
ステップＳ１２７で設定されなければならない係数ｍ＞１を正接双曲線関数の独立変数に掛けることで、正接双曲線関数の幅を小さくすることができる。図２Ｃは鮮鋭化係数ｍ＝２により「鮮鋭化」された鮮鋭化曲線１１を示す。最初のグレー値Ｉ０を持つグレー値画像の鮮鋭化曲線のグレー値変化Ｉｆは、以下の等式による変曲点の幅Ａとグレー値Ｃとを持つ正接双曲線関数から計算できる。
Ｉｆ＝Ａ*ｔａｎｈ（ｍ*ａｒｔａｎｈ［｛Ｉ０−Ｃ｝／Ａ］）＋Ｃ （１）
【００２５】
−１と＋１に対する発散に基づく領域正接双曲線の計算に対して、値が常にこの範囲の値であることを確実にするには、項［｛Ｉ０−Ｃ｝／Ａ］の量がすべての画素について１未満とならなければならない。
【００２６】
等式（１）で計算された曲線１２が、図３に鮮鋭係数ｍ＝２の場合について描かれている。比較として、図３は、鮮鋭係数ｍ＝１により最初の曲線の行を再掲した点線とともに曲線８を示す。この比較は、曲線１２に関して、暗い背景（グレー値５０）から明るい対象物（グレー値２３０）までの移行の幅は、対象物と背景との間のエッジが曲線８の半分の幅に過ぎないように、ほぼ画素値１００から２１５までの間である。
【００２７】
こうして曲線が鮮鋭化されると、次にステップＳ１３（図１３Ｂを参照）において、エッジの周りの線領域の外側の範囲で平滑化方法が実行される。これは鮮鋭画像の解像度に影響しない。しかしノイズ成分を減少させる。ステップＳ１４では、エッジが鮮鋭化され、エッジの外側の領域が平滑化された画像が出力される。（図１２の画像３８を参照）。最初に記録されたグレー値画像１で認識可能である対象物（２，３，４）は、鮮鋭化とノイズ抑制の後に対象物（３９，４０，４１）に対応する。
【００２８】
上述した方法は、グレー値画像全体が記録された後にも実行できる（オフラインモード）。しかし、上述した方法による生成中にグレー値画像を処理して、鮮鋭化され、平滑化された画像のみを生成し、表示することも可能である（オンラインモード）。エッジ位置について画像全体の情報を必要としないエッジフィルタが使用される場合には、後者が可能である。
【００２９】
上記説明した方法は、デジタルコンピュータのメモリにロード可能であるとともに、デジタルグレー値画像の処理方法を実行するためのソフトウェアコードを含むコンピュータプログラムで実行できることは言うまでもない。
【００３０】
上記の説明は本発明の好適な実施形態についてのものであることと、添付請求項に規定された発明の趣旨および範囲を逸脱することなく様々な変更および変形が可能であることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】高いノイズコンテンツを持つ、記録されたデジタルグレー値画像である。
【図２Ａ】鮮鋭化アルゴリズムを利用する前のグレー値画像の対象物エッジに沿ったグレー値変化を示す図である。
【図２Ｂ】図２Ａに見られる曲線のグレー値変化に対応する正接双曲線関数を示す図である。
【図２Ｃ】図２Ｂに見られる曲線に対応する、急傾斜を持つ正接双曲線関数の図である。
【図３】鮮鋭化アルゴリズムを利用した後の対象物エッジに沿ったグレー値変化の図である。
【図４】図１のグレー値画像に基づく、全体的に平滑化されたグレー値画像である。
【図５】図４の平滑化グレー値画像に基づく第１方向グラディエント画像である。
【図６】図４の平滑化グレー値画像に基づく第２方向グラディエント画像である。
【図７】図５と６の第１と第２方向グラディエント画像の結合によるグラディエント画像である。
【図８】図７のグラディエント画像に基づく、エッジの周囲に線領域を持つバイナリエッジ画像である。
【図９】図８のバイナリエッジ画像に基づく、全体的に平滑化されたバイナリエッジ画像である。
【図１０】図９の画像に基づく、エッジの周囲に線領域を持つさらなるバイナリエッジ画像である。
【図１１】図１０のさらなるバイナリエッジ画像に図１の最初のグレー値画像を重複させたものである。
【図１２】図１０と１１に基づく平滑化され鮮鋭化されたエッジ画像である。
【図１３Ａ】本発明の方法の最重要ステップを示す流れ図である。
【図１３Ｂ】図１３Ａの流れ図の続きである。
【図１４】本発明による鮮鋭化アルゴリズムの最重要ステップを示す流れ図である。
【図１５】モニタを有する電子顕微鏡の概略断面図である。
【符号の説明】
【００３２】
１  デジタルグレー画像、２，３，４  対象物、５  明るい境界領域、６  明るい領域、７  暗い背景、８，１０，１１，１２  曲線、９  変曲点、１４  平滑化グレー値画像、１５  第１方向グラディエント画像、１６，１７  線、１８  平均グレー値、１９  第２方向グラディエント画像、２０  明るい線、２１  暗い線、２２  グラディエント画像、２３，２４  暗い領域、２５  バイナリエッジ画像、２６，２７  線領域、２８  背景、２９  ノイズ、３０  平滑化バイナリエッジ画像、３１  重なった画像、３２  ノイズが消えた箇所、３３，３４  線領域、３５  統合画像、３６，３７  グレー値が追加された箇所、３８  鮮鋭化・平滑化画像、３９，４０，４１  対象物
【図２Ａ】
2007334892.tif 000003
【図２Ｂ】
2007334892.tif 000004
【図２Ｃ】
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【図３】
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【図８】
2007334892.tif 000007
【図９】
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【図１０】
2007334892.tif 000009
【図１３Ａ】
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【図１３Ｂ】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図１１】
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【図１２】
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