基于AFM的刻线边缘粗糙度幅值与空间频率的表征方法

针对使用原子力显微镜测量纳米尺度半导体刻线边缘粗糙度的参数表征问题进行了研究．在对线边缘粗糙度的定义与现有测量方法进行分析的基础上，采用图像处理技术分析硅刻线的原子力显微镜测量图像的线边缘粗糙度特征，提出了线边缘粗糙度的幅值与空间频率的表征方法．其中幅值参数能够在一定意义上反映刻线边缘形貌的均匀性，而采用小波多分辨分析与功率谱密度函数（PSD）频谱分析相结合的空间频率表征方法，则有效地分析了侧墙轮廓边缘复杂的空间信息．实际测量结果表明，样本线边缘粗糙度的主要能量集中在低频区域，其主导空间频率为～0．04nm^-1，在低频部分约500nm特征波长上有最大的线边缘粗糙度分布．     

纳米尺度栅线结构的线边缘粗糙度分析和表征

为了对线边缘粗糙度(LER)和线宽粗糙度(LWR)进行分析和表征,采用电子束光刻工艺和感应耦合等离子体刻蚀工艺制备了两种纳米尺度栅线结构,用扫描电子显微镜(SEM)对所制备结构进行了检测和定性分析.基于离线SEM图像分析法提取了纳米栅线结构的线边缘轮廓.将所提取的线边缘轮廓视为随机信号,分别采用均方根偏差σ、偏斜度Sk、峭度Ku、高高相关函数和功率谱密度函数表征了LER/LWR的幅度特征、形状特征和空间特征,研究了LER/LWR各参数从光刻图形到刻蚀图形的变化,实现了LER/LWR的定量分析和表征.     

典型纳米结构制备及其测量表征

针对纳米器件中的典型几何特征,制备了3种纳米结构,采用扫描电子显微镜(SEM)、原子力显微镜(AFM)等测量工具对所制备的纳米样板进行了测量、分析和表征。提出转换薄膜厚度为线宽的公称值、基于多层薄膜淀积技术制备纳米宽度结构的方法,制备出了具有名义线宽尺寸分别为20 nm、25 nm、35 nm的纳米栅线结构。用离线的图像分析算法对所制备的纳米线宽样板的线边缘粗糙度/线宽粗糙度(LER/LWR)以及栅线线宽的一致性进行了评估。实验表明所制备纳米线宽样板的栅线具有较好的一致性,LER/LWR值小,且具有垂直的侧壁。采用电子束直写技术(EBL)和感应耦合等离子体刻蚀(ICP)制备了名义高度为220 nm的硅台阶样板。实验表明刻蚀后栅线边缘LER/LWR的高频成分减少,相关长度变长,均方根偏差值(σ)增大。采用聚焦离子束(FIB)制备了纳米单台阶和多台阶结构,并对Z方向的尺度与加工能量之间的关系进行了分析。     

基于MAS小波变换的红外小目标检测方法

提出一种基于MAS小波变换多尺度相关的红外小目标检测方法.该方法通过二进MAS小波对图像进行多尺度分析;利用边缘和噪声具有不同的Lipschitz指数造成它们的小波变换模在不同尺度下的不同传播特性,根据小波变换模尺度相关性区分边缘和噪声;利用小目标与背景和云层边缘具有不同的奇异性,在相同尺度下小波变换模不同的特性加以区分,得到最终的检测结果.实验结果表明,该方法能够有效地进行红外小目标检测.     

基于WTMM的爆破振动信号奇异性分析

为更细致的研究爆破振动信号中携带的能反映场地特征和爆破特征的重要信息，首先进行了完整场地、减震沟和预裂缝条件下的爆破振动试验，在获得的试验数据的基础上，运用小波变换模极大值（WTMM）方法对试验数据进行分析处理，得到了如下结论。小波变换模极大值线能够延伸至最小细节尺度处，模极大值的变化反映了此尺度时信号能量的变化趋势；由小波变换模极大值曲线图可以看出，该爆破试验场地上的爆破振动信号在lba（a为小波变换尺度）为4．5—6．0的范围内具有稳定的李氏指数，并且该指数能够很好地刻画爆破地震波携带的场地特征等奇异性信息；Lips—chitz指数曲线图较为直观地反映了爆破场地的差异，同时得到了三种条件下的李氏指数分别为-3．69～-1．88、-3．54～-1．71、-4．14～-1．58，验证了减震沟比预裂缝有更好的减震效果。     

一种基于图像处理的半导体刻线边缘粗糙度的确定方法

随着半导体技术的不断发展 ,半导体刻线临界尺寸不断降低 ,线边缘粗糙度对元件性能的影响越来越大。本文综合运用图像处理中的直方图图像描述、阈值化描述以及Sobel算子提取半导体刻线的边缘 ,并根据边缘计算了粗糙度。最后给出了一个样本的实际测量结果并加以分析 ,结果表明这一方法可以用来测量和分析临界尺寸刻线边缘粗糙度     

一种鲁棒的线纹尺图像刻线提取算法研究

为解决光照不均匀、锈斑、污损等因素造成的钢卷尺图像检测识别不准确问题,提出了一种基于Cabor变换的钢刻线提取方法。通过Cabor变换,使特征方向与特定频率的线条结构被过滤呈现出来,基于这些线条结构计算图像中的线纹尺待检刻线位置,之后通过RANSAC算法拟合刻线的双边缘,从而准确获得刻线中心位置。经实验证明,该算法可以在刻线质量较差的情况下,鲁棒地识别破损和有锈斑的刻线,有效地提高检测准确度和整个测量系统的鲁棒性,具有技术参考价值。     

基于Motif参数的线边缘粗糙度评定方法研究

针对现有线边缘粗糙度（line edge roughhess,LER）表征参数的不足,提出采用基于Motif参数的LER表征方法。对Motif参数的基本概念和评定流程进行了介绍,并以多层薄膜沉积技术制备的纳米线宽样板的LER评定为例进行了实验。结果表明：Motif参数无需评定基准,可以在轮廓全域内表征LER的幅度和间距特性,评定结果具有一定的鲁棒性。     

自然纹理背景的目标提取

针对自然纹理背景,提出一种基于多尺度小波特征融合的人造目标检测方法。在小波变换域,纹理背景和目标区域的多级小波系数具有不同的能量分布,能量特征可作为简单、有效的空间特征来检测目标。由于小波函数具有良好的局域性特点,不同尺度下用它检测出的边缘特征点移位不会超过1个像素。融合边缘特征和能量特征进行人造目标检测,可有效地保证目标边界的定位精度,达到较好的鲁棒性和准确性。实验结果证明,该方法对纹理背景下人造目标面积探测的误差率小于5％,目标探测概率大于94．1％。     

基于等效面积法的线宽及线宽粗糙度测量

建立一种基于刻线边缘轮廓特征求取刻线线宽和线宽粗糙度的测量方法。理想情况下,刻线线宽方向截面为矩形,面积为该矩形高度和宽度的乘积。实际测量中,沿刻线线宽方向截面为一多边形,认为该多边形面积S1和理想矩形面积S相等。利用Tsai给出的台阶高度算法计算刻线单扫描轮廓的高度以获得线宽截面高度H。刻线等效宽度We可根据上述高度H和截面面积S1求出。线宽粗糙度定义为线宽变化的3倍标准偏差,因此线宽粗糙度也能用该方法求出。     

基于PCNN的图像融合新方法

本文提出了一种基于PCNN的新型图像融合算法.首先,对待融合的两幅图像进行平稳小波分解得到两组多尺度图像;接着,取其中任意一组作为主PCNN的输入、另一组相应的图像作为从PCNN的输入,在每次迭代时,经并行PCNN点火后,得到一系列多尺度融合图像;然后,对它们进行平稳小波反变换得到每次迭代的融合结果;最后,计算每次迭代结果的信息熵,取信息熵值最大的融合图像作为最终结果.大量的实验以及与其它融合算法的比较分析,表明了本文算法的有效性和优越性.     

EMAT noise suppression using information fusion in stationary wavelet packets

An important issue in ultrasonic nondestructive testing is the detection of flaw echoes in the presence of background noise created by instrumentation and by clutter noise. Signal averaging, autoregressive analysis, spectrum analysis, matched filtering, and the wavelet transform have all been used to filter noise in ultrasonic signals. Widely-used wavelet threshold estimation algorithms are not designed for electromagnetic acoustic transducer (EMAT) pulse-echo signals, and therefore do not exploit their unique impulse nature. The approach to ultrasonic signal filtering proposed in this paper is based on stationary wavelet packet denoising with a threshold influenced by several information sources: a statistical echo detection, the amplitude distribution of the wavelet transform coefficients, and a priori known system frequency characteristics. The proposed method was evaluated on signals measured with EMAT probes and under various SNR conditions; it outperforms the wavelet transform with the Stein unbiased risk estimate (SURE) threshold estimation method and split-spectrum processing (SSP). The results indicate SNR enhancement of 19 dB with real EMAT data.     

利用离散平稳小波变换改进NURBS二次曲面拟合方法

为了提高二次曲面的拟合精度,提出了一种基于离散平稳小波变换的NURBS二次曲面的拟合方法。 首先利用格网化方法得到二次曲面模型点云数据的高程图像及其高程序列,其次对此高程序列进行离散平稳小波变换提取出二次曲面模型表面的特征点,最后利用提取的特征点实现高精度NURBS二次曲面拟合。实验结果表明,该方法与NURBS拟合方法相比,球面和圆锥面拟合结果的均方根误差分别降低了55.79%和50.47%,具有较高的拟合精度。     

基于小波包分析的声强计算方法

传统的基于FFT的声强计算方法是分析平稳噪声信号的有效工具，但是它却无法对机电设备发生故障时所辐射出的非平稳噪声信号进行有效的分析。由于小波包分析可以实现非平稳噪声信号在不同频带和不同时刻的合理分离，因此可以利用小波包分析对声强进行计算。文中应用自行研制的噪声自动分析系统对声强的计算方法进行了研究，提出了一种基于小波包信号分析技术的声强计算方法：并通过实验验证了该方法的正确性。该方法不同于传统的基于FFT分析的声强计算方法，可以实现对非平稳故障噪声信号的分析，为机电设备的噪声监测和故障诊断提供了一条研究途径。     

基于Hilbert-Huang变换的心率变异信号分析

提出一种基于Hilbert-Huang变换(HHT)的心率变异信号分析的新方法。心率变异分析被广泛应用于评估心脏自律功能以及疾病诊断领域。为获得更多心率信号内在特征,首先利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposi-tion,EMD)方法将信号分解为一组固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),运用Hilbert变换计算并分析各层IMF的瞬时频率和瞬时幅值,从而获取信号所包含的内在信息、心率变异突发时刻和变化趋势。结合积分脉冲频率调制(Inte-gral Pulse Frequency Modulation,IPFM)模型模拟出的心率信号以及真实的心率信号,利用小波分析方法以及HHT方法对心率信号进行对比分析,实验结果证明了HHT方法的可行性,显示了该方法相对于小波分析方法的优势。     

Multifocus noisy image fusion using contourlet transform

Abstract

Image fusion is a challenging area of research with a variety of applications. The process of image fusion collects information from different sources and combines them in a single composite image. The composite fused image can better describe the scene than any of the source images. In this paper, we have proposed a method for noisy image fusion in contourlet domain. The proposed method works equally well for fusion of noise free images. Contourlet transform is a multiscale, multidirectional transform with various aspect ratios. These properties make it more suitable for image fusion than other conventional transforms. In the proposed work, the fusion algorithm is combined with a denoising algorithm to reverse the effect of noise. In the proposed method, we have used a level dependent threshold that is based on standard deviation of contourlet coefficients, mean and median of the absolute contourlet coefficients. Experimental results demonstrate that the proposed method performs well in the presence of different types of noise. Performance of the proposed method is compared with principal components analysis and sharp fusion based methods as well as other fusion methods based on variants of wavelet transform like dual tree complex wavelet transform, discrete wavelet transform, lifting wavelet transform, multiwavelet transform, stationary wavelet transform and pyramid transform using six standard quantitative quality metrics (entropy, standard deviation, edge strength, fusion factor, sharpness and peak signal to noise ratio). The combined qualitative and quantitative evaluation of the experimental results shows that the proposed method performs better than other methods.     

飞机驾驶舱话音记录器中开关声的三尺度小波分析

国内目前主要采用基于计算机音频原理的译码系统对飞机驾驶舱话音记录器记录的舱音信号进行“辨听”分析,这种舱音分析方法存在不易获得准确的舱音信号特征的缺点。根据这一问题,针对某一真实舱音中的瞬态开关声信号,提出了利用一维离散小波函数进行三尺度分解小波方法,得到了基于传统“辨听”方法得不到的、更多、更准确的舱音声频特征,为识别分析瞬态、非平稳飞机舱音信号提供了一种较好的参考依据。     

基于子波域空间相关的多分辨图像滤波方法

从静态子波变换入手,提出了一种有效的图像滤波算法。通过计算相邻尺度下细节信号的空间相关性来区分噪声和信号,如果子波系数的空间相关性大,则认为此位置的系数含有特征及边缘信息予以保留。实现这种理论的完整方法包括两部分:空间滤波和子波收缩。仿真结果表明这个算法有很好的降噪性能。     

结合边缘特征的遥感图像融合

曲波(Curvelet)变换是一种更适合于图像处理的多尺度几何分析(MGA)方法,具有很强的方向性.结合 HSI变换将其应用于全色图像和多光谱(MS)图像融合可以更好地表示图像中的有用特征.首先对多光谱图像进行 HSI变换,得到亮度分量 I,对全色图像和 I 分量进行曲波变换得到粗尺度系数和细节尺度系数,对全色图像的粗尺度系数和细节尺度系数进行叠加,计算归一化的全色曲波系数直方图,定义边缘有效因子,利用全色图像的特征信息对融合图像的粗尺度系数进行处理,对细节尺度系数采用函数对弱边缘进行增强,对新的曲波系数设计融合规则进行融合,逆变换后得到新的亮度分量 Inew,用 Inew 替代原亮度分量 I 进行逆 HSI 变换得到最终融合结果,采用统计类指标对融合结果进行评价.实验结果表明,该方法在保持光谱信息和提高空间分辨率上都有较好的效果.