JPH0834544B2 - 画像の復元処理方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 ［発明の目的］ （産業上の利用分野） この発明は、画像の復元処理方法に関するもので、特
に走査電子顕微鏡（SEM）画像の改善に使用される復元
処理方法に関する。

（従来の技術） 画像の改善処理方法として、従来から使用されている
技術に、次のものがある。

（１）平滑化処理（スムージング、smoothing） この方法は、得られた信号成分と雑音成分の周波数特
性に差があるとき、特に威力を発揮するもので、その演
算方法として次のものがある。

移動平均処理：これは、得られた画像を直接処理す
るもので、空間フィルタリング処理、メディアンフィル
タリング処理等の処理方法がある。

周波数領域処理：これは、得られた画像データに、
一度フーリエ変換を行って周波数領域に変換し、適当な
フィルタ（ガウス、ハミング、ハニングウィンド等）を
かけた後、逆フーリエ変換するものである。

（２）加算平均化処理（アベレージング、averagin
g）：この処理は、繰り返し入力を行った後に各画素単
位に平均化する処理で、平滑化処理とは異なり、信号と
雑音との周波数特性の差を必要としない特色がある。

上記平滑化処理の中で、移動平均処理は広く用いられ
ているが、その目的は周波数領域でのロウパスフィルタ
に相当するもので、高周波成分を持つ不規則雑音中に埋
もれた、比較的周波数の低い信号を抽出することにあ
る。したがって、従来では、一般に、平滑化処理と加算
平均化処理とを組み合わせて、信号成分とは異なった周
波数特性を持つ雑音成分を平滑化処理によって除去し、
一方不規則雑音を加算平均処理によって除去して、画像
の復元化を図っている。

この処理において、今、処理前の元画像での雑音の分
散を 平滑化処理後の雑音の分散を 平均加算処理後の雑音の分散を とし、更に平滑化点数または加算回数をＮとすると、 雑音が完全に無相関である場合、 雑音が完全に相関を持つ場合、 となる。通常、雑音はある程度の相関があるため、その
効果は（１），（２）の中間の値を持つ。そこで、Ｎを
大きくしていくと、式（１）から理解されるように雑音
の軽減効果は向上していくが、信号の歪みはこれと背反
関係にあるので徐々に増加していく傾向がある。

したがって、画像上の微小な変化を復元するために
は、平滑化点数をできるだけ小さく、加算回数をできる
だけ大きくすることが望ましい。これを実現するには、
加算していくときの同期精度が高く、なおかつ加算して
も時間的変化の伴わない対象物が要求される。

（発明が解決しようとする課題） 以上のような、従来から行われている画像の改善処理
方法においては、特に電子ビームの照射によって次のよ
うな問題点が生じる。即ち、 （１）SEMで試料観察を続けて行くと、試料表面の粒径
が大きくなったり、あるいは表面に被膜が形成されると
いう現象が発生する。これは、コンタミネーションと呼
ばれる現象で、真空雰囲気中の炭化物が電子照射によっ
て変質して試料表面に固着したものである。このメカニ
ズムは、表面拡散説が定説となっており、電子照射領域
で変質固着し面密度が減少した炭水化物の分子が、試料
の表面拡散によって電子照射領域に補給された結果、生
じるものであると考えられている。このコンタミネーシ
ョンの結果、SEM画像は時間経過に伴って画像が暗くな
って観測される。したがって上述した、対象物の微小な
変化を捕らえるための加算平均化処理において、その加
算回数をあまり大きくすることは出来ない。なお、この
モデル計算では、コンタミネーション率Ｋは、次式で示
される。

Ｋ∝J0/ro²（１＋Joστ/e） なお、J0…電子ビーム電流密度 r0…電子ビームの半径 σ…コンタミネーション断面積 τ…拡散分子の滞在時間 を示す。

（２）絶縁物をSEMで観察するとき、加速電圧がある程
度以上に高くなると、画像上に白く輝いた部分が現れ、
場合によっては画像に歪みが生じる。これは試料の二次
電子放出比が1.0より小さいために、試料表面が負にな
る（帯電する）結果生じるものと思われている。この現
象はチャージアップ現象と呼ばれ、これによって、得ら
れる信号波形の歪みが生じ、その結果線幅測長では、測
長ばらつきが増大し、かつ画像観察においても解釈を誤
る可能性が高くなる。

以上のような２点から、特に絶縁物のSEM観測におい
ては、画像の解像度を向上するために高エネルギーの電
子ビームを用いることが出来ない、したがって、試料が
金属などの場合に比べると、比較的低い電子ビームエネ
ルギーによって観測を行わざるを得ない。さらにまた、
コンタミネーションの発生を防止するために、画像復元
処理において加算回数を比較的小さくする必要がある。
その結果、上記従来の画像復元処理方法では、充分に対
象物の微小変化を捕らえることが出来ず、そのため新た
な画像復元処理方法が期待されている。

なお、上述したSEMの電子ビーム照射による問題点に
関しては、L.Reimer著、Scanning Electron Microscopy
（Springer Verlag,New York,1985）に詳細に説明され
ている。

この発明は、従来の画像復元処理方法における上記の
ような問題点に関してなされたもので、その目的は、低
エネルギーの電子ビームによるSEM画像であっても、対
象物の微小変化を捕らえることが可能な新たな画像復元
処理方法を提供することである。

［発明の構成］ （課題を解決するための手段） この発明では、上記課題を解決するために、走査電子
顕微鏡で得られた画像をディジタル処理して鮮明な画像
を得るための画像の復元処理方法において、走査電子顕
微鏡で得られた画像入力をアナログ・デジタル変換処理
して画像データを得る工程と、前記画像データを空間フ
ィルタリング処理する工程と、前記空間フィルタリング
処理後の画像データを加算平均処理する工程と、前記加
算平均処理後の画像データを画像強調処理する工程と、
前記加算平均処理後の画像データをx,yおよび斜め方向
に対してソーベル変換処理する工程と、前記画像強調処
理後の画像データとソーベル変換処理後の画像データと
を画像合成する工程、とを具備したことを要旨とするも
のである。

（作用） 走査電子顕微鏡から得られた画像は、先ずアナログ・
デジタル変換され、デジタルな画像データが得られる。
この画像データに対して、通常の空間フィルタリング処
理、加算平均処理が実施される。こうして得られた加算
平均処理後の画像データに対して、次に画像強調処理
と、ソーベル変換による画像の微分処理を並行に実施す
る。このソーベルオペレータによる微分処理は、画像上
でx,y方向および斜め方向に実施され、その結果画像上
で対象物のエッジが強調される。次に、上記画像強調処
理後の画像と、微分処理後の画像を画像合成する。この
ようにすることによって、従来では復元することが出来
なかった、対象物表面の微小な変化をも復元することが
できる。

（実施例） 以下に、この発明の一実施例にかかる画像の復元処理
方法を、第１図のフローチャートを参照しながら詳細に
説明する。

まず、処理を開始し（ステップ１）、走査型電子顕微
鏡（以下SEMと略す）から二次電子信号を画像処理装置
に入力する（ステップ２）。次にこの入力された二次電
子信号をA/D変換し、256階調の画像データとしてフレー
ムメモリに蓄える（ステップ３）。なおこの入力信号の
A/D変換は、次のフィルタリング処理のための信号のデ
ジタル化である。即ち、信号がアナログのままである
と、フィルタリング処理のためにアナログフィルタを必
要とし、一方アナログフィルタではフィルタ特性を信号
と雑音の性質に対応して任意に変化させるのが困難な為
である。

次に空間フィルタリング処理を行う（ステップ４）。
ここでは平滑化点数を３×３のフィルタマトリックスに
設定した。マトリックスの順は、ビーム径が１画素のサ
イズと等しい場合には 倍率が上がってビーム径が１画素より大きい場合には重
み付けを採用した。

次に、空間フィルタリング処理した画像を引き続き加
算処理するために、12ビット深さのフレームメモリに転
送し、足し込んでいく（ステップ５、加算処理）。ここ
では画素を８ビット階調で処理しているため12ビット深
さのフレームメモリがあれば充分である。

次に、ステップ６において、上記のシーケンスを指定
回数分だけ繰り返し、繰り返したものと判定されれば、
次のステップ７において平均化処理を実行する。この平
均化処理は、具体的には例えば８回の入力があった場
合、各画素値を８で割る（具体的には３ビットだけシフ
ト演算を行う）処理を行うことである。

以上のようにして平均化処理した画像に対し、この発
明では、次に画像強調処理（ステップ８）とソーベル変
換処理（ステップ９）を並行に実行し、各処理後の画像
をステップ10において画像合成することにより、最終的
な処理画像を得ている。

すなわち、平均化処理した画像データは、画像強調処
理を実行するステップ８において画像処理され、フレー
ムメモリ（Ｉ）に蓄えられる。

これと同時に、上記平均化処理した画像データに対し
て、ｘ方向、ｙ方向、斜め（45°）方向の微分処理を実
施する目的で、ソーベルオペレーションを施す。まず、
ｘ方向（および斜め方向）に微分処理するためにソーベ
ルオペレータとして のマトリックスを画像上でコンボルーション演算してフ
レームメモリ（II）に蓄える。次にｙ方向（および斜め
方向）に微分処理するため、ソーベルオペレータとして のマトリックスを画像上でコンボルーション演算してフ
レームメモリ（III）に蓄える。次に上記フレームメモ
リ（II）とフレームメモリ（III）に格納された画像デ
ータを加算し、フレームメモリ（IV）に格納する。この
ようにしてフレームメモリ（IV）に格納されたデータ
は、ｘ方向、ｙ方向、斜め方向（45°）の全ての向きに
微分処理を実行した画像データに相当する。

最後に、ステップ10において、ステップ８でフレーム
メモリ（Ｉ）に格納された画像データと、ステップ９に
おいてフレームメモリ（IV）に格納された画像データを
合成し、処理を終了（ステップ11）する。画像合成とし
ては、具体的には画像間の平均化処理（加算後に１ビッ
トだけシフト）を行う。

上記画像の復元処理方法を行う装置としては、第３図
に示す如くのコンピュータを用いることが一般的ではあ
るが、他の構成とすることもできる。

次に上記ステップ８における画像強調処理、およびス
テップ９におけるソーベル変換処理について簡単に説明
を行う。

（線形）画像強調処理 画像中ですべての画素の濃度値（256階調なら０〜255
の範囲の値を持つ）の中から、最大値F_maxと最小値F_min
とを求める。次に各画素を抽出し、この抽出した画素の
持つ濃度値Ｆに対して次式の演算を行い、新たな濃度値
Ｘで置き換える。

Ｘ＝Ｃ×（Ｆ−F_min）／（F_max−F_min） 但し、Ｃは定数で、今Ｃ＝255とすれば、０〜255の範囲
に強調することに相当する。第２図は、画像強調処理前
の画像A,Bに対して画像強調処理を行った画像Ｃの、各
信号波形を示す図である。また、画像は、穴パターン上
をSEM走査した場合に得られた信号波形を示すもので、
図のL₁が穴の直径に相当する。また、波形Ａは、入力信
号波形に対して、第１図の加算平均化処理までを実施し
た結果得られた信号波形を示し、Ｂは入力画像に対して
空間フィルタリング処理を実施した結果得られた信号波
形を示している。第２図から明らかなように、画像強調
処理を行った信号波形Ｃは、画像強調処理前の波形A,B
よりも、明らかに濃度値の変化が強調されていること
が、理解される。

ソーベル変換処理 ソーベルフィルタはΔX_nとΔY_nの２種類のフィルタか
ら構成される。ここでｎはフィルタリング領域の大きさ
を示すパラメータで、ｎ＝１のとき３×３、ｎ＝２のと
き５×５のフィルタリング領域で演算を行う。ｎ＝１の
場合、 の形をとる。なお、ｋは検出する傾きによるパラメータ
であり、通常は１または２の値をとる。また、ΔY₁はΔ
X₁に対して転置行列の関係にある。

以上から、ソーベル変換処理を行った結果の、最終的
な出力画像信号は、 Ｇ（i,j）＝（Δx_i(i,j)²＋ Δy_i(i,j)²)^1/2 となる。但し、 を示す。また、ｇは各画素の濃度を示す関数である。

以上、説明したようにこの実施例では、対象物の表面
上の微小な変化を抽出するために、ソーベルオペレータ
を用いる微分処理を採用した。微分処理自体としては、
他にも、例えばラプラシアン処理 等が広く用いられているが、対象物の形状の変化が、x,
y方向以外にも存在することから、エッジ検出を行う場
合は、ソーベルオペレータを用いたコンボルーション演
算が、汎用性があって有効であると考えられる。

第４図は、上記実施例に従って、深さ５μｍ、開口径
0.9μｍの穴パターンをSEMの倍率55,000倍、加速電圧IK
V、ステージ傾斜角25°の条件で観察した場合の、各処
理画像を示すものである。まず、第４図（ａ）は、８回
の加算平均処理を行って、第１図のステップ６を終了し
た場合の画像を示す。また、第４図（ｂ）は、第４図
（ａ）の画像に対して（線形）画像強調処理（ステップ
８）を行った結果の画像を示す。さらに、第４図（ｃ）
は、第４図（ａ）に示す画像に対して、上記実施例で述
べた手順に従ってソーベルオペレータを施した画像と、
第４図（ｂ）の画像とを画像合成した結果の画像であ
る。これら各画像を参照すると、第４図（ｃ）の画像で
は、第４図（ｂ）の画像では識別困難であった対象物表
面上の微小な変化が容易に識別できるることが判る。

なお、第４図（ｂ）の画像を得るにあたっては、画像
強調処理として線形強調を行ったが、この処理は線形に
限定されることなく、対数変換のような非線形強調処理
であっても、同様の効果が得られることは明らかであ
る。

［発明の効果］ 以上、実施例を挙げて説明したように、この発明の画
像復元処理方法では、対象物が絶縁物などであって、加
算平均の回数増加に伴ってコンタミネーションを発生
し、あるいはチャージアップ等によって画像の歪みを生
じるようなものでも、比較的低いエネルギーによって得
られたSEM画像から、対象物表面上の微小変化を容易に
識別することが可能な画像を得ることが出来るので、非
常に有用な方法である。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の一実施例にかかる画像復元処理方法
の処理手順を示すフローチャート、 第２図は第１図の処理手順における画像強調処理を説明
するためのグラフ図、 第３図は第１図に示す処理方法を行う装置の一例を示す
図、 第４図は第１図のフローチャートにおける各段階で得ら
れた画像を示す図である。 A,B…画像強調処理前の信号波形 Ｃ…画像強調処理後の信号波形

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】走査電子顕微鏡で得られた画像をディジタ
   ル処理して鮮明な画像を得るための画像の復元処理方法
   において、 走査電子顕微鏡で得られた画像をアナログ・デジタル変
   換処理して画像データを得る工程と、 前記画像データを空間フィルタリング処理する工程と、 前記空間フィルタリング処理後の画像データを加算平均
   処理する工程と、 前記加算平均処理後の画像データを画像強調処理する工
   程と、 前記加算平均処理後の画像データをx,yおよび斜め方向
   に対してソーベル変換処理する工程と、 前記画像強調処理後の画像データとソーベル変換処理後
   の画像データとを画像合成する工程と、を具備すること
   を特徴とする画像の復元処理方法。