一种基于自适应梯度阈值canny算子的边缘检测方法及其装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种基于自适应梯度阈值canny算子的边缘检测方法及其装置，该方法包括获取原始图像；对原始图像进行预处理，并用中值滤波、高斯滤波对图像去除噪声；将滤波后的图像转化为灰度图像，并获取该灰度图像的灰度直方图，根据灰度直方图计算灰度阈值；以灰度阈值T为界限，计算目标和背景的灰度均值；基于目标和背景的灰度均值确定高梯度阈值和低梯度阈值；利用canny算子和计算得到的高、低梯度阈值进行边缘识别，获得边缘检测图像。应用本发明专利技术可以决现有技术中存在的伪边缘多，边缘提取准确性低，边缘模糊，边缘检测效果不好等问题，可以充分运用图像的灰度分布信息，并将图像的灰度分布与梯度分布的内在关联和canny算子的内置方法进行统一。置方法进行统一。置方法进行统一。

【技术实现步骤摘要】
一种基于自适应梯度阈值canny算子的边缘检测方法及其装置


本专利技术涉及边缘检测
，具体涉及一种基于自适应梯度阈值canny算子的边缘检测方法以及实现该方法的装置。

技术介绍

在半导体集成电路领域，随着光刻工艺的不断进步，关键电路板或器件尺寸不断减小。扫描电子显微镜作为高分辨率的观测手段之一，其所得CD
‑
SEM图像为评估光刻质量提供了关键性的计量数据。图像轮廓作为表征图像信息的重要部分，其有助于进行基于模型的OPC和缺陷检测等技术手段。然而sobel，prewit，log等较为简单的边缘算子在进行边缘检测时往往难以取得预计的效果。对比于以上较为简单的单一边缘算子，John Canny于1986年提出的canny算子成为边缘检测领域传统算法内公认的效果优良的方法之一，因此基于canny算子的边缘检测在SEM图像的轮廓提取方面具有较好的适用性。但由于canny算子的高低梯度阈值设置依赖于操作者的经验，因此对于不同的图片需要分别尝试多次才能确定最终的阈值，因此对于图片样本较大的光刻SEM图像处理过程较为复杂。由于canny本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于自适应梯度阈值canny算子的边缘检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取原始图像；对原始图像进行预处理，并用中值滤波、高斯滤波对图像去除噪声；将滤波后的图像转化为灰度图像，并获取该灰度图像的灰度直方图，根据灰度直方图计算灰度阈值；以灰度阈值T为界限，计算目标和背景的灰度均值；基于目标和背景的灰度均值确定高梯度阈值和低梯度阈值；利用canny算子和计算得到的高、低梯度阈值进行边缘识别，获得边缘检测图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对原始图像进行预处理，包括：对原始图像进行3*3区域内的中值滤波，得到中值滤波处理后的图像；对滤波处理后的图像进行闭运算；对滤波处理后的图像进行开运算；构建高斯滤波函数对开闭运算后的图像进行3*3区域内的再次滤波降噪，得到高斯噪声处理后的图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算灰度阈值，包括：绘制灰度图像的灰度直方图，其横坐标为灰度值，纵坐标为像素点个数；求得灰度直方图的峰值；设定初始左右边界[L
i
,R
i
]，其中，i是迭代次数，初始时i＝0，即L0＝0，R0＝255；对灰度图像进行大津法，得到阈值T0。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，包括：以阈值T0为界限，把灰度图像按灰度分为[L
i
，T
i
]和[T
i
，R
i
]两部分，记为目标和背景，分别求得这两部分的均值u1
i
，u2
i
；确定下一次迭代边界[L
i
,R
i
]；对灰度图像在[L
i+1
,R
i+1
]进行大津法，得到阈值T
i
；设定阈值差为T
min
，判断|T
i
‑
T
i
‑1|>＝T
i
，如不是，则程序终止并输出T
i
‑1。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述求得灰度直方图的峰值，包括：假设峰值灰度为k，对应像素点个数为p(k)，其包括：p(k)为极大值，即：p(k)>p(k
‑
1)且p(k)>p(k+1)；p(k)为灰度[k
‑
rang1:k+rang2]内的最大值，若rang1和rang2的取值范围内有另一灰度其像素数等于p(k)，则取灰度值较小的k为峰值灰度；p(k)占总像素数比例大于0.2％。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定下一次迭代边界[L
i
,R
i
]，包括：若i>[2/m]，L
i+1...

【专利技术属性】
技术研发人员：岳子皓，赵西金，胡滨，
申请(专利权)人：珠海市睿晶聚源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：