基于光斑图像估计点扩散函数的离焦图像复原方法及系统技术方案

本发明专利技术公开基于光斑图像估计点扩散函数的离焦图像复原方法及系统，方法包括：1）读取光斑原始图像和离焦模糊图像；2）裁剪光斑所在区域；3）裁剪后的光斑图像在纵坐标方向进行灰度投影，获得原始线扩散函数曲线；4）对原始线扩散函数曲线进行高斯拟合，获得平滑线扩散函数曲线；进而求出高斯函数的标准差；5）利用标准差计算高斯离焦模型的模糊系数；6）将模糊系数带入高斯离焦模型中获得点扩散函数；7）对频域上的离焦模糊图像进行维纳滤波，得到频域上的初始复原图像；8）对初始复原图像进行二次维纳滤波，得到频域上的最终复原图像；9）再进行反傅里叶变换，得到复原图像

【技术实现步骤摘要】
基于光斑图像估计点扩散函数的离焦图像复原方法及系统


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种基于光斑图像估计点扩散函数的离焦图像复原方法及系统
。

技术介绍

[0002]当前，自动对焦技术是成像系统中一个非常重要的功能，受到广泛的关注
。
然而，因为成像目标自身的一些特殊属性，不能准确对焦的问题时有发生，比如晶圆表面近乎是镜面，通常难以精确对焦并获取到清晰图像，也就是通常采集的晶圆图像是离焦图像
。
分析和处理晶圆离焦图像并提取有效信息是比较困难的，要从晶圆离焦图像中提取特征从而进行缺陷检测，必须对离焦图像进行清晰化处理，即图像复原
。
[0003]在图像复原中，根据点扩散函数是否已知，将离焦图像的复原方法分为盲卷积复原方法和非盲卷积复原方法，前者适用于模糊图像的点扩散函数未知的情况下，需要结合模糊图像本身的先验知识来恢复清晰的图像，但面临高度病态的问题；后者适用于已知模糊图像的点扩散函数，可以直接对离焦图像进行去卷积运算，从而有效地提升了图像清晰度，同时抑制各种噪声，是目本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于光斑图像估计点扩散函数的离焦图像复原方法，其特征在于，包括：步骤一
、
读取光斑原始图像和相应的离焦模糊图像；步骤二
、
从光斑原始图像中裁剪出光斑所在区域；步骤三
、
对裁剪后的光斑图像在纵坐标方向进行灰度投影，获得原始线扩散函数曲线；步骤四
、
对原始线扩散函数曲线进行高斯拟合，获得平滑线扩散函数曲线；根据平滑线扩散函数曲线求出高斯函数的标准差；步骤五
、
利用高斯函数的标准差计算高斯离焦模型的模糊系数；步骤六
、
将高斯离焦模型的模糊系数带入高斯离焦模型中，获得点扩散函数；步骤七
、
将离焦模糊图像转换到频域上，基于点扩散函数对频域上的离焦模糊图像进行维纳滤波，得到频域上的初始复原图像；步骤八
、
对频域上的初始复原图像进行二次维纳滤波，得到频域上的最终复原图像；步骤九
、
对频域上的最终复原图像进行反傅里叶变换，得到最终的复原图像
。2.
根据权利要求1所述的基于光斑图像估计点扩散函数的离焦图像复原方法，其特征在于，步骤三具体为：对裁剪后的光斑图像进行灰度转换得到裁剪后的光斑图像的灰度矩阵图像，对灰度矩阵图像的纵坐标方向上的灰度分布进行灰度投影，获得线扩散函数曲线
。3.
根据权利要求1所述的基于光斑图像估计点扩散函数的离焦图像复原方法，其特征在于，步骤四具体为：利用下式对原始线扩散函数曲线进行高斯拟合，获得平滑线扩散函数曲线；式中，
a
是振幅，
b
是期望，
e
表示自然常数，
c
是高斯函数的标准差，
q
为输入变量，表示原始线扩散函数曲线的像素序列值，
p
为高斯拟合后对应的平滑线扩散函数曲线的灰度投影值；根据平滑线扩散函数曲线求出高斯函数的标准差
。4.
根据权利要求1所述的基于光斑图像估计点扩散函数的离焦图像复原方法，其特征在于，步骤五具体为：利用下式计算高斯离焦模型的模糊系数：
σ
＝
kc
式中，
σ
为高斯离焦模型的模糊系数，
k
表示常数，
c
为高斯函数的标准差
。5.
根据权利要求1所述的基于光斑图像估计点扩散函数的离焦图像复原方法，其特征在于，步骤六中，所述高斯离焦模型具体为：其中，
h(x,y)
表示点扩散函数...

【专利技术属性】
技术研发人员：何睿清，张慧，郝飞，孟超，陈茹雯，
申请(专利权)人：南京工程学院，
类型：发明
国别省市：