Savitzky-Golayフィルターと重み付き最小二乗エラーとの立方体スプライン補間を使用したSEM画像の信号対雑音比の強化

加重最小二乗エラーフィルターを使用したSavitzky-Golayスムージングとの立方体のスプライン補間に基づく新しい手法は、走査型電子顕微鏡（SEM）画像のために強化されています。サンプル画像の多様性がキャプチャされ、ノイズの除去に関して、移動平均および標準の中央値フィルターと比較すると、パフォーマンスが優れていることがわかります。この手法は、単一の画像から取得したすべての必須データを使用して、リアルタイムSEM画像に効率的に実装できます。画像、特にSEM画像のノイズは望ましくありません。Savitzky-Golayと重み付き最小二乗エラー法との立方体のスプライン補間に基づく新しいノイズリダーステクニックが開発されています。SEMイメージングシステムの単一画像信号対雑音比の推定とノイズリダクションに合わせた手法を適用します。この自己相関ベースの手法では、画像の詳細を数ピクセルにわたって相関させる必要がありますが、ノイズはピクセルからピクセルまで無相関であると想定されています。ノイズコンポーネントは、ゼロオフセットでの画像自己相関と、対応する元の自己相関の推定の差から導き出されます。異なる画像を含むいくつかのテストケースでは、開発されたノイズリダースフィルターの効率が他の方法から得られたものよりも大幅に優れていることが証明されています。腐敗を生成したりスキャン時間を増やしたりすることなく、リアルタイムSEM画像からのスキャンレートの適切な選択により、ノイズを効率的に減らすことができます。

A new technique based on cubic spline interpolation with Savitzky-Golay smoothing using weighted least squares error filter is enhanced for scanning electron microscope (SEM) images. A diversity of sample images is captured and the performance is found to be better when compared with the moving average and the standard median filters, with respect to eliminating noise. This technique can be implemented efficiently on real-time SEM images, with all mandatory data for processing obtained from a single image. Noise in images, and particularly in SEM images, are undesirable. A new noise reduction technique, based on cubic spline interpolation with Savitzky-Golay and weighted least squares error method, is developed. We apply the combined technique to single image signal-to-noise ratio estimation and noise reduction for SEM imaging system. This autocorrelation-based technique requires image details to be correlated over a few pixels, whereas the noise is assumed to be uncorrelated from pixel to pixel. The noise component is derived from the difference between the image autocorrelation at zero offset, and the estimation of the corresponding original autocorrelation. In the few test cases involving different images, the efficiency of the developed noise reduction filter is proved to be significantly better than those obtained from the other methods. Noise can be reduced efficiently with appropriate choice of scan rate from real-time SEM images, without generating corruption or increasing scanning time.