(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
異なる焦点で読み取った複数の入力画像のノイズを削減し、
ノイズが削減されたノイズ削減画像のノイズ量を評価すると共に、前記ノイズ削減画像の焦点合致度を評価して信号変化量評価値を算出し、
算出された信号変化量評価値に基づいて信号変化量評価最大値と合成情報を生成し、
前記信号変化量評価最大値と前記ノイズ量評価値からノイズの影響度を判定して良好度情報を生成する全焦点画像合成手段を複数有し、
複数の全焦点画像合成手段から生成された複数の前記良好度情報と前記合成情報に基づいて合成画像を生成する全焦点画像合成方法。
【請求項２】
請求項１記載の全焦点画像合成方法において、
複数の前記良好度情報と前記合成情報から、画素毎にノイズ影響度の少ない合成情報を複数の中から選択し、選択された合成情報を合成して合成画像を生成する全焦点画像合成方法。
【請求項３】
請求項１記載の全焦点画像合成方法において、
前記複数の入力画像のノイズを削減する前に、複数の入力画像の位置合わせ及び輝度合わせを行なう全焦点画像合成方法。
【請求項４】
請求項１記載の全焦点画像合成方法において、
前記複数の全焦点画像合成手段の少なくとも１つは、前記入力画像内の予め定められたデフォルト画像が選択される全焦点画像合成方法。
【請求項５】
異なる焦点で読み取った複数の入力画像のノイズを削減してノイズ削減画像を生成するノイズ低減手段と、前記ノイズ削減画像のノイズ量を評価してノイズ量評価値を算出するノイズ量評価手段と、前記ノイズ量評価値の算出と共に前記ノイズ削減画像の焦点合致度を評価して信号変化量評価値を算出する信号変化量評価手段と、前記信号変化量評価値を評価して信号変化量評価最大値と合成情報を生成する焦点判定手段と、前記信号変化量評価最大値と前記ノイズ量評価値からノイズの影響度を判定して良好度情報を生成するノイズ判定手段とを備える複数の全焦点画像合成手段と、
前記複数の全焦点画像合成手段から生成された複数の前記良好度情報と前記合成情報に基づいて合成画像を生成する合成手段を有する全焦点画像合成装置。
【請求項６】
請求項５記載の全焦点画像合成装置において、
前記複数の入力画像が前記ノイズ削減手段に入力される前に、前記複数の入力画像の位置合わせまたは輝度合わせ、もしくわ位置合わせ及び輝度合わせを行なう前処理手段を有する全焦点画像合成装置。
【請求項７】
請求項５記載の全焦点画像合成装置において、
前記複数の入力画像を前記全焦点画像合成手段へ入力する入力処理と並行して入力された入力画像を前記全焦点画像合成手段にて全焦点画像合成処理する全焦点画像合成装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、荷電粒子線装置に係り、特に焦点の合っている部分が異なる複数の画像から全体的に焦点の合っている画像を合成する全焦点画像合成方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
電子顕微鏡画像に対して、三次元的構造を観察するための技術には、特開平５−１２８９８９号，特開平５−２９９０４８号，特開平９−９２１９５号などがある。
【０００３】
また、焦点の合っている部分が異なる複数の画像から全体的に焦点の合っている画像を合成する全焦点画像合成方法の従来技術は、光学的に撮影された画像に対する技術として、特開平５−３３３２７１号，特開平９−２６３１２号，特開平６−１１３１８３号，特開２０００−３９５６６号，特開平５−２２７４６０号，特開平１０−２９０３８９号，特開平１１−２６１７９７号，特開平１１−２８３０３５号，特開平１１−２８７６１８号、など多数ある。
【０００４】
ノイズ量を評価する従来技術としては、John Immerkaer, “Fast Noise
Variance Estimation”, Computer Vision and Image Understanding, Ｖol．６４，Ｎo．２，１９９６，ｐ．３００−３０２、がある。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
半導体ウェハの多層化に伴い、試料が三次元的広がりを持つようになり、また電子顕微鏡の分解能向上により焦点深度が浅くなってきており、三次元的構造を観察するニーズが高まっている。電子顕微鏡で得られた画像に対して三次元的構造を観察するための従来技術は、立体像を観察するもの（特開平5−128989号）、等高線や鳥瞰図を用いるもの（特開平５−２９９０４８号）などであり、簡便な方法ではない。焦点の合っている部分が異なる複数の画像から、全体的に焦点の合っている画像を合成する全焦点画像合成の技術は、簡便な方法であり、電子顕微鏡画像に適用したいというニーズが高まっている。
【０００６】
しかし、電子顕微鏡の画像はノイズが極めて多いため、ノイズに対する考慮が必須である。光学的に撮影された画像はノイズは比較的少ないため、従来の光学画像に対する全焦点画像合成技術はノイズに対する考慮がない。従来法で電子顕微鏡の画像を合成させると、人工的なアーチファクトが発生してしまい、不自然な全焦点画像となってしまう問題がある。
【０００７】
本発明の目的は、ノイズの多い入力画像に対しても、人工的な合成画像に見えない自然な全焦点画像合成方法及び装置を提供することである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明は、異なる焦点で読み取った複数の入力画像のノイズを削減し、ノイズが削減されたノイズ削減画像のノイズ量を評価すると共に、前記ノイズ削減画像の焦点合致度を評価して信号変化量評価値を算出し、算出された信号変化量評価値に基づいて信号変化量評価最大値と合成情報を生成し、前記信号変化量評価最大値と前記ノイズ量評価値からノイズの影響度を判定して良好度情報を生成する全焦点画像合成手段を複数有し、複数の全焦点画像合成手段から生成された複数の前記良好度情報と前記合成情報に基づいて合成画像を生成する方法またはそれを用いた装置とする。
【０００９】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明にかかわる全焦点合成の概念を表わした図である。１１０，１２０，１３０は、焦点を変えて撮影した複数枚の入力画像であり、１４０は信号変化量評価、１４１，１４２，１４３は、それぞれ１１０，１２０，１３０に対応する信号変化量、１５０は合成画像、１６０は深さ画像である。１１０，１２０，１３０のある対応する画素１点をとり、その近傍で１１０はぼけており、１２０は焦点が合っており、１３０はぼけているとする。ぼけている部分は、近傍の信号があまり変化しないのに対し、焦点の合っている部分は、近傍の信号が大きく変化しており、１４０により信号変化量を評価すると、信号変化量は１４１，１４２，１４３のようになって、焦点の合っている画像１２０の信号変化量１４２が最も大きな値となる。従って、最も信号変化量が大きかった１４２に対応する１２０の画素を合成画像１５０の対応する位置における画素とする。また、最も信号変化量が大きかった１４２に対応する１２０の画像に対する深さ情報を深さ画像１６０の対応する位置における画素とする。深さ情報は、入力画像の焦点距離を画素値として表わせば、撮像物体の実際の深さがわかって好ましいが、例えば、入力画像１１０，１２０，１３０にそれぞれ＃１，＃２，＃３のように番号をつけ、その番号を深さ情報としてもよい。要は、どの入力画像を選択したかを区別できればよい。以上の操作を、全部の画素に対して行うと、最終的に合成画像１５０が、全体的に焦点の合った画像に合成されることになる。
【００１０】
図２は、本発明の第２の実施例を示したものである。
【００１１】
入力画像２００は、前処理手段２１０で処理された後、全焦点画像合成手段２２０，２３０に入力され、異なった全焦点画像合成が成されて、合成情報及び良好度情報２２１，２３１が生成される。合成手段２４０は、合成情報及び良好度情報２２１，２３１より、前処理後入力画像２１１の対応する画素の中から合成の目的により適した画素を画素ごとに選択して、合成画像２５０，深さ画像２６０を生成する。以上のように、複数の全焦点画像合成から、それぞれの好ましい点をつなぎ合わせて、より好ましい画像を合成することができる。この例では、全焦点画像合成手段が２つの例を示したが、３つ以上に拡張することは容易である。
【００１２】
図３は、本発明の第３の実施例を示したものである。本実施例は、第２の実施例における「好ましさ」を「ノイズの影響を受けにくいこと」であると限定した場合の実施構成をより詳しく開示したものになっている。
【００１３】
全焦点画像合成手段２２０と全焦点画像合成手段２３０は同様の構成であるので、全焦点画像合成手段２２０について動作を説明する。入力画像は、前処理手段２１０で前処理された後、ノイズ低減手段Ａ３００でノイズを削減される。ノイズ低減手段の具体例としては、ノイズ低減フィルタや平滑化縮小があるが、ここでは平滑化縮小を例にとって説明する。ノイズ低減画像３０１は、ノイズ量評価手段３１０によりノイズ量評価値３１１を算出され、同時に信号変化量評価手段Ａ３２０にて、焦点の合致度を表わす信号変化量評価値３２１を算出される。焦点判定手段３４０は、信号変化量評価値３２１より信号変化量最大値３４２と合成情報３４１を生成する。信号変化量最大値３４２はノイズ判定手段３３０に送られ、ノイズ判定手段により、ノイズの影響の程度を表わす良好度情報３３１を出力する。全焦点画像合成手段２３０も同様に動作するが、ノイズ低減手段Ｂ３５０をノイズ低減手段Ａ３００よりもより大きく平滑化縮小するとすると、全焦点画像合成手段２３０の結果は、全焦点画像合成手段２２０の結果にくらべて、ノイズ低減効果が大きいが、ただし空間分解能が落ちることになる。従って、全焦点画像合成手段２２０により、ノイズの影響のない良好な部分は少ないが空間分解能は高い結果が得られ、全焦点画像合成手段２３０により、ノイズの影響のない良好な部分は多いが空間分解能は低い結果が得られる。これらを合成手段２４０で、ノイズの影響の少ない方の合成画像の画素を、画素ごとに選択してよりノイズの影響の少ない合成画像を合成することで、ノイズの影響のない良好な部分が多くかつ空間分解能は高い合成画像２５０を合成できる。この例では、全焦点画像合成手段が２つの例を示したが、３つ以上に拡張することは容易である。
【００１４】
図４は、焦点判定手段３４０の構成例を示している。
【００１５】
最大値格納手段４１０には、前画像までの信号変化量最大値４１１が入っており、最大値演算手段４２０により、前画像までの信号変化量最大値４１１と今回の画像に関する信号変化量３２１とで大きい方を選択して、今回の画像も含めての信号変化量最大値３４２を算出し、これで最大値格納手段４１０に格納されている最大値を更新する。一方、引算手段４３０により、前画像までの信号変化量最大値４１１と今回の画像に関する信号変化量３２１の差を求め、２値化手段４４０で０より大きいか否かを判定する。従って、信号変化量３２１をｆ、前画像までの信号変化量最大値４１１をｆmax、合成情報３４１をｇで表わすと、
ｆ＞ｆmaxのとき、ｇ＝１
ｆ＜ｆmaxのとき、ｇ＝０
となり、前回までの信号変化量最大値４１１より今回の画像に関する信号変化量３２１が大きい場合にｇ＝１となる。つまり、合成情報３４１は、今回の画像の画素を合成画像の画素として選択すべきである画素に対してｇ＝１となっている。
【００１６】
図５は、ノイズ判定手段３３０の構成例を示している。ノイズ判定手段３３０は、ノイズ量評価値３１１，信号変化量最大値３４２を入力し、良好度情報331を出力する。良好度情報３３１をｖ、信号変化量最大値３４２をｆmax、ノイズ量評価値３１１をＮで表わすと、信号変化量最大値ｆmax がノイズ量評価値Ｎより大きい場合は、ノイズの影響が少なく、良好度が高いので、ｖは１とする。また、信号変化量最大値ｆmax がノイズ量評価値Ｎより小さい場合は、ノイズの影響が大きく、良好でないので、ｖを０とする。但し、信号変化量最大値３４２とノイズ量評価値３１１が同じ次元の尺度になっている保証はないので、ノイズ量評価値３１１に比例定数Ｋをかけて補正する。以上により、ノイズ判定手段330の機能をまとめると、
ｆ（ｘ，ｙ）＞Ｋ*ｎのとき、ｖ（ｘ，ｙ）＝１
ｆ（ｘ，ｙ）≦Ｋ*ｎのとき、ｖ（ｘ，ｙ）＝０
となる。出力となる良好度情報３３１は、ノイズの影響が少なく良好度が高い時に１となり、ノイズの影響が大きく良好でない時に０となる情報になる。
【００１７】
図６は、合成手段２４０の構成例を示している。合成手段２４０は、合成情報３４１，３４３、良好度情報３３１，３３３、前処理後入力画像２１１を入力し、合成画像２５０，深さ画像２６０を出力する。良好度情報３３１，３３３は、ノイズの影響量を示す情報で、ノイズの影響が少ない部分を１（白）、ノイズの影響が多い部分を０（黒）、のように表わすものである。図３において、ノイズ低減手段Ｂ３５０をノイズ低減手段Ａ３００よりもより大きく平滑化縮小するとすると、良好度情報３３３のノイズの影響が少ない１（白）の部分は、良好度情報３３１のノイズの影響が少ない１（白）の部分より拡大しているはずである。合成情報３４１及び３４３が図に示すような形であったとすると、良好度情報３３１が１の部分では、合成情報３４１を使うのが望ましく、良好度情報３３１が０かつ良好度情報３３３が１の部分では、合成情報３４３を使うのが望ましい。さらに、良好度情報３３１が０かつ良好度情報３３３が０の部分は、どの情報も信じられない部分であるが、何か選択しなければならないので良好度情報333の情報を用いる。すると、ノイズの影響の少ない部分のみを組み合わせて作られた最終的合成情報６００は、図に示すようになる。合成画像２５０は、最終的合成情報６００が１の部分は、前処理後入力画像２１１の画素に更新し、最終的合成情報６００が０の部分は合成画像２５０の元の画素を更新せずにそのままにする。また、深さ画像２６０は、最終的合成情報６００が１の部分は、前処理後入力画像２１１の深さ情報に更新し、最終的合成情報６００が０の部分は深さ画像２６０の元の画素を更新せずにそのままにする。このようにして、ノイズの影響の少ない部分は空間分解能を高いまま、またノイズの影響が大きい部分は空間分解能を下げてノイズを減らした形で、組み合わせることでノイズに対して最適な合成をすることができる。
【００１８】
図７は、第２の実施例をソフトウェアで実現した場合のフローチャートを示している。ノイズ低減２００または２５０，ノイズ評価２１０，信号変化量評価２２０または２６０，ノイズ判定２３０，焦点判定２４０を、ノイズ低減変更７００でノイズ低減の度合いを変更しながら繰り返す。その後、合成２５０を行った後、次の画像７１０で対象を次の画像に変え、画像が無くなるまで全体を繰り返す。
【００１９】
つまり、図３における全焦点画像合成２２０と２３０は、図３のように構成として記述すると別の部分として表わされるが、図７のように、ソフトウェアで実現した場合のフローチャートでは、繰り返しの条件を変えた同じモジュールとして構成することが可能である。このような場合でも、繰り返して実行していることから、複数の全焦点画像合成手段が存在すると考えなければならない。
【００２０】
図８は前処理手段２１０の第１の構成例である。入力画像２０１と入力画像２０２において、撮像した対象の位置がずれている場合、入力画像２０１と入力画像２０２の直接対応した画素について全焦点画像合成を行っても、正しい結果とはならない。従って、入力画像２０１の例えば中央部の適当な大きさの領域８０１をとり、これをテンプレートとして、入力画像２０２に対してテンプレートマッチングを行う。
【００２１】
その結果、領域８０２がマッチングしたとすると、領域８０１と領域８０２を重ね合わせ、入力画像２０１と入力画像２０２の重なり合う矩形領域（ＡＮＤ領域）８０３を考え、入力画像２０１と入力画像２０２の、ＡＮＤ領域８０３に重なり合わない部分をそれぞれ切り落として、位置合わせ後入力画像８０４，８０５とする。この位置合わせ後入力画像８０４，８０５を入力として全焦点画像合成を行うことにより、正しく対応した画素について全焦点画像合成を行うことができる。この例では、入力画像が２つの例を示したが、３つ以上に拡張することは容易である。
【００２２】
図９は前処理手段２１０の第２の構成例である。図８と同様、入力画像２０１と入力画像２０２において、撮像した対象の位置がずれている場合、入力画像２０１と入力画像２０２の直接対応した画素について全焦点画像合成を行っても、正しい結果とはならない。従って、入力画像２０１の例えば中央部の適当な大きさの領域８０１をとり、これをテンプレートとして、入力画像２０２に対してテンプレートマッチングを行う。その結果、領域８０２がマッチングしたとすると、領域８０１と領域８０２を重ね合わせ、入力画像２０１と入力画像２０２の両方を含む矩形領域（ＯＲ領域）９０３を考え、入力画像２０１と入力画像202の、ＯＲ領域９０３と重なり合わない部分をそれぞれ付加して、画素値を０またはそれぞれの入力画像の平均値などで埋め、位置合わせ後入力画像９０４，905とする。この位置合わせ後入力画像９０４，９０５を入力として全焦点画像合成を行うことにより、正しく対応した画素について全焦点画像合成を行うことができる。この例では、入力画像が２つの例を示したが、３つ以上に拡張することは容易である。
【００２３】
図１０は、前処理手段２１０の第３の構成例である。入力画像ｆ１と入力画像ｆ２において、ｆ１の画素値の平均値がａ、ｆ２の画素値の平均値がｂのように、輝度レベルが合わないまま、全焦点合成を行うと、ｆ１の画素を選んだ部分と、ｆ２の画素を選んだ部分の境界がくっきり見えてしまい、好ましい合成結果にならない。従って、画素値の平均値がｃになるよう、入力画像ｆ１と入力画像ｆ２について、それぞれ輝度の変換を行う。
【００２４】
ｆ１（ｘ，ｙ）＝ｆ１（ｘ，ｙ）＋ｃ−ａ
ｆ２（ｘ，ｙ）＝ｆ２（ｘ，ｙ）＋ｃ−ｂ
このようにすることにより、入力画像ｆ１と入力画像ｆ２の画素値の平均値はいずれもｃとなって一致するので、この入力画像ｆ１と入力画像ｆ２を用いて全焦点合成を行うと、ｆ１の画素を選んだ部分と、ｆ２の画素を選んだ部分の境界が目立たず、好ましい合成結果になる。この例では、入力画像が２つの例を示したが、３つ以上に拡張することは容易である。
【００２５】
図１２は、本発明の第３の実施例を示したものである。
【００２６】
入力画像は、前処理手段２１０で前処理された後、ノイズ低減手段３００でノイズを削減される。ノイズ低減手段の具体例としては、ノイズ低減フィルタや平滑化縮小がある。ノイズ低減画像３０１は、ノイズ量評価手段３１１によりノイズ量評価値３１１を算出され、同時に信号変化量評価手段３２０にて、焦点の合致度を表わす信号変化量評価値３２１を算出される。焦点判定手段３４０は、信号変化量評価値３２１より合成情報３４１を生成する。合成手段１２４０は、合成情報３４１から合成画像２５０，深さ画像２６０を合成する。
【００２７】
このように、全焦点画像合成の中で、信号変化量評価手段３２０で信号変化量を評価する前に、ノイズ低減手段３００により入力画像に含まれるノイズを低減させておくことにより、ノイズの影響の少ない合成画像２５０を合成できる。
【００２８】
図１３は、本発明の第４の実施例を示したものである。
【００２９】
全焦点画像合成手段２３０は、デフォルト合成情報生成手段１３０１だけから成る。入力画像は、前処理手段２１０で前処理された後、ノイズ低減手段３００でノイズを削減される。ノイズ低減画像３０１は、ノイズ量評価手段３１１によりノイズ量評価値３１１を算出され、同時に信号変化量評価手段Ａ３２０にて、焦点の合致度を表わす信号変化量評価値３２１を算出される。焦点判定手段340は、信号変化量評価値３２１より信号変化量最大値３４２と合成情報３４１を生成する。信号変化量最大値３４２はノイズ判定手段３３０に送られ、ノイズ判定手段により、ノイズの影響の程度を表わす良好度情報３３１を出力する。デフォルト合成情報生成手段１３０１は、常に固定のデフォルト画像が選ばれるよう、デフォルト画像が入力されている時には全ての画素を１とする合成情報３４３を、デフォルト画像以外が入力されている時には全ての画素を０とする合成情報３４３を出力する。
【００３０】
従って、全焦点画像合成手段２２０により、ノイズの影響のない良好な部分は少ないが空間分解能は高い結果が得られ、全焦点画像合成手段２３０により、固定のデフォルト画像が選択される。これらを合成手段２４０で、ノイズの影響のない部分は全焦点画像合成手段２２０の結果の画素を、ノイズの影響のある部分はデフォルト画像の画素を、画素ごとに選択して合成画像を合成することで、ノイズの影響のない良好な部分が多くかつ空間分解能は高い合成画像２５０を合成できる。
【００３１】
図１１は、第５の実施例を示している。全焦点画像合成１１１０は、入力画像２０１，信号変化量最大値画像１１０１，合成結果画像１１０２，深さ画像1103を入力し、信号変化量最大値画像１１１１，合成結果画像１１１２，深さ画像１１１３を出力する。信号変化量最大値画像１１０１は、図４の信号変化量最大値ｆmax ４１１、合成結果画像１１０２は図２の合成画像２５０、深さ画像1103は深さ画像２６０にそれぞれ対応している。全焦点画像合成１１２０，１１３０の入出力も１１１０の入出力と同様である。次に動作を説明する。まず、全焦点画像合成１１１０は、入力画像２０１に対し、信号変化量を調べて、信号変化量最大値画像１１０１と比較し、合成結果画像１１０２を１１１２へ、深さ画像１１０３を１１１３へ更新する。次に、全焦点画像合成１１２０は、入力画像202に対し、信号変化量を調べて、信号変化量最大値画像１１１１と比較し、合成結果画像１１１２を１１２２へ、深さ画像１１１３を１１２３へ更新する。さらに、全焦点画像合成１１３０は、入力画像２０３に対し、信号変化量を調べて、信号変化量最大値画像１１２１と比較し、合成結果画像１１２２を１１３２へ、深さ画像１１２３を１１３３へ更新する。このように、入力画像を１枚ずつ入力させながら、今までの合成結果に今回入力した入力画像１枚を反映させた合成結果を生成する構成にすることにより、次の入力画像を入力する入力処理と、入力が終わった画像に対する全焦点画像合成処理を並行して行うことが可能となり、全焦点画像合成１１１０，１１２０，１１３０の処理が、入力画像を入力する処理に隠すことができる。例えば入力画像が１０数枚から成るような場合、１０数枚をすべて入力してから、１０数枚分の全焦点画像合成処理を処理するのとくらべて、大幅に短い時間で処理を終わらせることが可能となる。
【００３２】
次に、上述した全焦点画像合成方法及び装置を適用した荷電粒子線装置の一実施例について図１４を用いて説明します。
【００３３】
本実施例の説明では、荷電粒子線装置の１つである走査電子顕微鏡を例にとって説明するが、これに限られるものではなく、例えばイオンビームを試料上に走査して試料像を得るＦＩＢ(Focused Ion Beam)装置のような他の荷電粒子線装置であっても良い。
【００３４】
図１４は、本発明が適用される走査電子顕微鏡を示す図である。この走査電子顕微鏡には自動焦点制御機能が組み込まれている。図１４において、５０１は試料台、５０２は試料台上の撮影対象試料、５０４は陰極、５０５は走査コイル、５０６は電子レンズ、５０８は走査コイル制御回路、５０９はレンズ制御回路である。
【００３５】
電子ビーム５１４は、走査コイル５０５によって試料５０２上を走査され、試料５０２から発せられた電子は検出器５０３で検出される。検出器５０３からの信号Ｓ１がＡＤ変換器５０７に入力されてデジタル信号Ｓ２へと変換される。
Ｓ２のデジタル信号は、画像処理プロセッサ５１０に入力され、画像の微分処理等の画像処理と特徴量の抽出が行われ、その結果は制御用計算機５１１へ送られる。
【００３６】
また、処理された画像は、表示装置５１２へ送られ表示される。制御用計算機５１１からの焦点制御信号Ｓ３は、レンズ制御回路５０９に入力され電子レンズ５０６の励磁電流を調節することで焦点制御を行うことができる。
【００３７】
５１３は、制御用計算機５１１に接続される入力手段である。以上の様に構成されている走査電子顕微鏡での自動焦点制御は、電子レンズの焦点条件を自動的に最適値に設定する制御であり、その方法は、電子レンズの条件を変化させながら、複数枚のフレーム走査を行い得られた２次電子や反射電子の検出信号から焦点評価値を算出、評価し、最適値を電子レンズの条件に設定するものである。
【００３８】
このような荷電粒子線装置に本発明の全焦点画像合成を適用することにより、全体にわたってぼけのない画像を獲得できる荷電粒子線装置を提供することができる。
【００３９】
【発明の効果】
本発明によれば、ノイズの多い入力画像に対しても、人工的な合成画像に見えない自然な全焦点画像合成方法及び装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の全焦点画像合成の一概念を示した図である。
【図２】本発明の全焦点画像合成の第１の実施例を示した図である。
【図３】本発明の全焦点画像合成の第２の実施例を示した図である。
【図４】本発明の焦点判定手段の一構成例を示した図である。
【図５】本発明のノイズ判定手段の一構成例を示した図である。
【図６】本発明の合成手段の一構成例を示した図である。
【図７】本発明の全焦点画像合成の第２の実施例のフローチャートである。
【図８】本発明の全焦点画像合成の第２の実施例を示した図である。
【図９】本発明の全焦点画像合成の前処理手段２１０の一構成例を示した図である。
【図１０】本発明の全焦点画像合成の前処理手段２１０の他の構成例を示した図である。
【図１１】本発明の全焦点画像合成の第５の実施例を示した図である。
【図１２】本発明の全焦点画像合成の第３の実施例を示した図である。
【図１３】本発明の全焦点画像合成の第４の実施例を示した図である。
【図１４】本発明の荷電粒子線装置の一実施例を示した図である。
【符号の説明】
２００…入力画像、２１０…前処理手段、２１１…前処理後入力画像、２２０，２３０…全焦点画像合成手段、２２１，２３１…合成画像及び良好度情報、
２４０…合成手段、２５０…合成画像。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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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８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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