JPH09265537A

JPH09265537A - 画像処理方法

Info

Publication number: JPH09265537A
Application number: JP8075852A
Authority: JP
Inventors: Moriji Izumida; 守司泉田; Hideji Ito; 秀二伊藤; Takuo Okabashi; 卓夫岡橋; Yasuhiro Yoshitake; 康裕吉武
Original assignee: Hitachi Microcomputer System Ltd; Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Microcomputer System Ltd; Hitachi Ltd
Priority date: 1996-03-29
Filing date: 1996-03-29
Publication date: 1997-10-07

Abstract

(57)【要約】【課題】繰返し構造を有する対象上に発生した欠陥や
異物等の非繰り返し部分を検出し、強調して表示する。【解決手段】繰返し構造を有する対象をビデオカメラ
２により取り込み、Ａ／Ｄ変換部３によりディジタルデ
ータに変換し、フレームメモリ４に格納する。画像処理
部５に設けられた繰り返しパターン検出部５１はフレー
ムメモリ４に格納されている画像データを取り込み、繰
り返しピッチを算出し、これを元にブロック分割部５２
により所定の画素数の領域に分割を行う。次に、平均化
処理部５３によりこのブロックの平均画像データを計算
し、入力の画像データと該平均画像データの差画像を画
像演算部５４で演算し、非繰り返し部分を強調して表示
部６に表示する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術】本発明は、画像処理方法に関する
ものである。

【０００２】

【従来の技術】半導体ウェハ上に形成された繰返し構造
を有する微細パターンを検査する方法としては、これま
で光学顕微鏡を使用して表面を観測したり、隣接パター
ンや隣接チップとの比較により差異がある部分を判定し
ていた。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】ところが、上記のよう
な光学顕微鏡による画像処理技術では、以下に示すよう
ないくつかの問題点がある。

【０００４】すなわち、光学顕微鏡を使用して人間が表
面を観測する方法では、繰返し構造を有するパターン上
に発生した微小欠陥（異物）等の判断は困難であった。
つまり、全体が繰返し構造を有するパターンのため、欠
陥の判定に時間がかかるという欠点があった。

【０００５】また、半導体ウェハの検査等では隣接パタ
ーンや隣接チップの情報が利用できるため、欠陥画像と
正常画像を取り込み、この二つの画像の差分の画像（以
下、差画像と呼ぶ）を表示する方法が採用されている。
しかし、隣接チップの画像を同時に取り込む方式は装置
のコストアップとなり、処理時間の増加を引き起こすと
いう問題があった。また、チップまたは光学系を移動し
て２枚の画像を順番に取り込む方法もあるが、移動する
際の位置合わせに高い精度が要求され、処理時間も増加
するという問題がある。

【０００６】本発明の目的は、繰返し構造を有するパタ
ーン上に発生した欠陥部と周辺の正常部の画像を利用し
て、簡単な画像処理により欠陥や異物などのパターンを
検出する方法および装置を提供することにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明のうち、代表的な
ものの概要を簡単に説明すれば、以下の通りである。

【０００８】すなわち、本発明の画像処理方法は、入力
画像データを取り込む工程と、取り込まれた画像データ
から繰返しパターンのピッチを計算する工程と、上記パ
ターンピッチに基づいて取り込まれた画像データを複数
のブロックに分割する工程と、上記複数のブロックの平
均画像データを計算する工程と、入力画像データと上記
平均画像データを演算する工程と、上記演算結果の画像
データを表示する工程を有するものである。

【０００９】さらに、本発明の画像処理の第２の方法
は、入力画像データに含まれる繰返しパターンではない
異質な部分を検出し、この部分の影響を除去するもので
ある。具体的には、入力画像データと上記平均画像デー
タの差が設定値範囲外である領域を推定する工程と、こ
の領域を内部に含まない繰り返しパターン領域の平均画
像データを計算する第２の工程と、入力画像データと上
記第２の平均画像データを演算する工程と、上記演算結
果の画像データを表示する工程を有するものである。

【００１０】次に、これらの画像処理方法において重要
となる繰返しパターンのピッチ（Ｐx、Ｐy）の計算工程
に関してに述べる。ここで水平方向の繰返しピッチをＰ
x、垂直方向の繰返しピッチをＰyとする。

【００１１】繰返しパターンのピッチ（Ｐx、Ｐy）を計
算する一つの方法は、１次元または２次元の周波数変換
を利用する方法である。周波数変換の方法としては（高
速）フーリエ変換、離散（高速）フーリエ変換、離散コ
サイン（サイン）変換、アダマール変換、ハール変換、
ウオルシュ変換、ウェーブレット変換等がある。このよ
うな周波数変換方法により、繰返しパターンが含まれる
入力画像を周波数変換する。この変換後のデータから周
波数成分の極大値を計算し、繰返しパターンのピッチ
（Ｐx、Ｐy）を決定すればよい。

【００１２】次に、繰返しパターンのピッチを計算する
ための第２の方法を述べる。この場合には、画面全体が
回転していないこと、すなわち、繰返しパターンが画面
に対して水平方向・垂直方向に傾いていない場合に適用
できる方式である。この方法は水平方向と垂直方向へ画
像データを積算（投影）し、積算データの極大値または
極小値から繰返しパターンのピッチを決定する。図６
に、水平方向・垂直方向に各々２回の繰返しパターンを
含む入力画像に関して、水平方向・垂直方向に入力画像
のデータを積算した例を示している。この結果から、水
平方向・垂直方向ともに極大（極小）値が２回発生して
いることが判り、水平方向・垂直方向のピッチがそれぞ
れＰx、Ｐyであると決定できる。

【００１３】さらに繰返しパターンのピッチを計算する
ための第３の方法として、画像データの相関を計算する
方法がある。例えば、図７に示すような水平方向・垂直
方向に各々２回の繰返しパターンを含む入力画像（Ａ）
を考える。この画像の１部の領域（任意領域）を図８の
ように基準画像（Ｂ）として設定する。この基準画像
（Ｂ）と入力画像（Ａ）の間で相関係数を、基準画像
（Ｂ）の位置を変えながら計算する。相関係数としては
２枚の画像データの２乗誤差の和、または差の絶対値の
和を計算すればよい。この結果を、図７（Ｃ）の相関処
理に示す。水平方向の”Ｈ”の相関係数の概略を下側
に、垂直方向の”Ｖ”の相関係数の概略を右側に示し
た。相関係数が極大と位置のピッチから、繰返しピッチ
Ｐx、Ｐyを決定することができる。

【００１４】また、繰返しパターンのピッチＰx、Ｐyを
計算する方法として、３種類の方法を組み合わせて適用
することにより、繰返しピッチＰx、Ｐyをさらに精密に
決定することが可能となる。例えば水平方向と垂直方向
へ画像データを積算する方法を適用した後で、周波数変
換を利用する方法を適用したり、相関処理を利用する方
法を適用することによりさらに精密に決定することがで
きる。

【００１５】以上のような方法で計算した繰返しパター
ンのピッチＰx、Ｐyを使用して、繰返しピッチを単位と
して画像データを複数のブロックに分割する。この分割
したブロックの画像データの平均値を計算し、入力画像
データとこの平均画像データを演算（差分）すれば、繰
返しパターン上にある異物（不規則部分）のみを求める
ことができる。

【００１６】本発明の画像処理技術によれば、ＴＶカメ
ラ等の撮影手段により画像データを取り込み、それらの
画像データの繰返しパターンピッチに基づいて複数の領
域に分割し、それぞれ対応する部分の平均画像データを
計算する。さらに、入力された画像データとこの平均画
像データを演算することにより、繰返しパターン上にあ
る異物（不規則部分）を計算し、この部分のみを強調し
て表示することにより、欠陥部分を人間に理解しやすい
形で表示することが可能となる。

【００１７】さらに、入力画像データと上記平均画像デ
ータの差が設定値以上である領域を推定できれば、この
領域のみを除いた領域に関して平均画像レベルを再計算
することが可能となる。これは異物の影響を受けない画
像データとなるため、さらに精度の高い欠陥の位置とパ
ターンを推定することが可能となる。

【００１８】また、異物の大きさなどに応じて輝度変調
または色変調して表示することにより、欠陥の特徴を強
調して表示することが可能となる。

【００１９】

【発明の実施の形態】以下、本発明の具体的な図面に基
づいて説明する。

【００２０】（実施例１）図１は本発明の実施例１によ
る画像処理装置のブロック図、図２は本発明の実施例１
による画像処理部の詳細ブロック図、図３〜図５は繰返
しパターン検出部の例を示す説明図、図６〜図８は本発
明の実施例１による画像データと処理データの関係を示
した説明図である。

【００２１】本実施例１で、半導体検査装置などに接続
されたビデオカメラ２の出力信号は、アナログ信号をデ
ジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換部３に接続される。Ａ
／Ｄ変換部３の後段にはメモリ４が設けられており、Ａ
／Ｄ変換部３から出力された画像データがこのメモリ４
に格納される。このメモリ４としてはラインメモリまた
はフレームメモリを使用すればよい。このメモリ４に格
納された任意の位置の画像データは、必要に応じて画像
処理部５に読み出され画像処理される。そして、画像処
理部５は、たとえば、モニタなどの表示部（表示手段）
６に接続されており、該画像処理部５により処理された
画像データが表示される。

【００２２】画像処理部５の詳細を図２に示す。画像処
理部５は、繰り返しパターン検出部５１、ブロック分割
部５２、平均化処理部５３、画像演算部５４で構成され
る。以下ではメモリ４は２次元のフレームメモリを前提
として述べるが、１次元のラインメモリの場合でもほぼ
同様の処理で画像処理を実現できる。また、対象とする
画像は画像サイズの中に、水平方向・垂直方向ともに複
数回の繰返しパターンが含まれる。

【００２３】図２に示した繰り返しパターン検出部５１
では、メモリ４に格納された画像データの中に、Ｘ
（横）方向およびＹ（縦）方向に一定の繰り返しパター
ンが存在するかどうかを計算する。この繰り返しパター
ン検出部５１の例を図３〜図５に示す。

【００２４】図３は１次元または２次元の周波数変換に
よる繰り返しパターンの検出方法を適用する例である。
メモリ４から読み出した画像データを、周波数変換部７
１に入力する。周波数変換部７１では、例えば（高速）
フーリエ変換が行われる。なお周波数変換方法は、これ
以外に離散（高速）フーリエ変換、離散コサイン変換、
アダマール変換、ハール変換、ウオルシュ変換等が知ら
れている。このような周波数変換方法により、繰返しパ
ターンが含まれる入力画像を周波数変換する。この周波
数変換後のデータをピッチ検出部７２に出力する。ピッ
チ検出部７２では周波数成分の極大値などの情報を元
に、繰返しパターンのピッチＰx、Ｐyを決定する。この
結果をブロック分割部５２に出力する。

【００２５】図４は積算（投影）による繰返しパターン
の検出方法を実現する例である。メモリ４から読み出し
た画像データを、水平方向積算部７３、垂直方向積算部
７４に入力する。これらの回路では、水平方向積算部７
３では水平方向へ画像データを積算し、垂直方向積算部
７４では垂直方向へ画像データを積算する。積算部は、
例えば、ラインメモリと加算回路により実現することが
できる。これらの積算データをピッチ検出部７２に出力
し、積算データの極大値または極小値から繰返しパター
ンのピッチを決定する。図６は水平方向・垂直方向に各
々２回の繰返しパターンの画像例を示す。この入力画像
に関して、水平方向・垂直方向に画像データを積算す
る。これらの積算データをピッチ検出部７２に出力し、
水平方向・垂直方向ともに極大（または極小）値から繰
返しパターンのピッチＰx、Ｐyを決定する。また、水平
方向・垂直方向の積算値に関して、図３で示したような
周波数変換（例えばフーリエ変換）を適用することによ
り精度の高い繰返しパターンのピッチが決定できる。

【００２６】図５は画像データの相関演算による繰返し
パターンの検出方法を適用する例である。メモリ４から
読み出した画像データを、相関演算部７５と基準画像設
定部７６に入力する。基準画像設定部７６では、設定し
た任意領域を選択して相関演算部７５に出力する。相関
演算部７５では、この基準画像を水平方向・垂直方向に
移動しながら入力画像データとの間で相関係数を計算す
る。相関係数は、それぞれ対応する２枚の画像データの
２乗誤差の和、または差の絶対値の和を計算すればよ
い。この結果をピッチ検出部７２に出力し、相関係数が
極大値となる位置から繰返しパターンのピッチＰx、Ｐy
を決定すればよい。図７に、水平方向・垂直方向に各々
２回の繰返しパターンを含む（Ａ）の入力画像の例を示
す。この画像の１部を（Ｂ）の基準画像として設定す
る。この（Ｂ）の基準画像と（Ａ）の入力画像の間で相
関係数を、（Ｂ）の基準画像の位置を変えながら計算す
る。この結果を（Ｃ）の相関処理として示す。ここでは
２次元の表示ではなく、水平方向の”Ｈ”のラインの相
関係数の概略を下側に、垂直方向の”Ｖ”のラインの相
関係数の概略を右側に示した。この図に示すように、水
平方向、垂直方向とも２カ所で相関演算が極大となるの
で、この位置から繰返しピッチＰx、Ｐyを決定すること
ができる。なお、この相関係数の計算は、全画面にわた
って計算する必要はなく、設定した画素やライン単位に
行っても良い。

【００２７】図２に戻り、以上のような方法で計算した
繰り返しピッチＰx、Ｐyから、ブロック分割部５２では
ピッチＰx、Ｐyを単位として画像データを複数のブロッ
クに分割する。図８（Ａ）〜（Ｄ）に、本発明の実施例
１による入力画像データと処理データの関係を模式的に
示す。図８（Ａ）の入力画像では、繰り返しパターンは
Ｘ方向にＭ（＝２）回、Ｙ方向にＮ（＝２）回の場合
を示した。従って、点線で示した領域が基本繰り返しパ
ターン（基本ブロック）となる。また、右下に異物（欠
陥）がある場合を示した。

【００２８】図２に戻り、平均化処理部５３ではこの分
割したブロック単位の画像データの平均値を計算し、図
８（Ｂ）の平均画像のように平均値を各ブロックの画像
データとする。この場合、異物（欠陥）の影響が現れる
ことがある。異物の大きさが１ブロックより小さい場
合、繰り返しの回数が水平方向Ｍ回、垂直方向Ｎ回の合
計ＭＮ回とすると、異物の影響は１／（ＭＮー１）とな
る。このためＭＮが大きい場合には特に大きな問題とは
ならない。また、この影響を除去するための対応策を本
発明の実施例２で後述する。

【００２９】次に、平均化処理部５３の処理結果と、メ
モリ４から読み出した画像データを画像演算部５４に入
力する。画像演算部５４では、この平均画像データと入
力画像データを演算（差分）した結果を表示部６に出力
する。この際、図８（Ｃ）の差画像に示すように、輝度
レベルの最大値の１／２のレベルを加算する等の処理を
行えば、処理画像を表示部に表示した場合に人間が判断
しやすくなる。この結果、異物以外の場所は平坦（灰
色）となり、異物のみがはっきりと表示される。

【００３０】また、図８に示したような明確な異物では
なく、画面の場所によりパターンの色や線幅が微妙に変
化する場合にも、繰り返しパターンの平均値に対する差
異のみを表示することが可能となり、人間が容易に判断
できるようにの＝なる。

【００３１】さらに画像演算部５４では、図８の（Ｃ）
差画像データの絶対値が設定したレベル範囲外となった
部分を中心に円形または矩形で囲む処理をすることによ
り、図８（Ｄ）の強調画像に示すように異物のみを強調
して表示することができる。なおこの際、画像データが
設定値以上である領域の重心を計算し、この重心を中心
として円、または矩形を画像に重ねて表示すると人間が
観測するのに好都合である。また、設定値以上の領域を
含むブロックを色や輝度レベルを変えて、画像に重ねて
表示しても人間が判断しやすい表示となる。

【００３２】（実施例２）図９は本発明の実施例２によ
る画像処理部５のブロック図であり、図１０（Ａ）〜
（Ｅ）は画像データと処理データの関係を示した説明図
である。

【００３３】本実施例２では、画像処理部５の処理は２
段階で処理される。すなわち、画像処理部５は、実施例
１で示したものと同様な点線で囲まれた繰り返しパター
ン検出部５１、ブロック分割部５２、平均化処理部５
３、画像演算部５４と、さらに異物領域推定部５５、再
ブロック分割部５６、再平均化処理部５７、画像再演算
部５８で構成される。破線で囲われた部分の動作は実施
例１のと同様のため省略する。画像演算部５４の出力画
像データを図１０（Ｃ）差画像に示すが、ほぼ異物のみ
が表示されている。従って、異物領域推定部５５でこの
データが設定範囲内にあるかどうかを判定する。例え
ば、図１０に示す例では右下のブロックに異物があると
判定される。この結果に基づき、再ブロック分割部５６
では図１０の（Ｄ）の再平均画像に示すように、右下の
ブロック以外の画像データに関して再平均化処理部５７
で平均化処理を行う。異物の大きさが１ブロック以下の
場合、繰り返しの回数が水平方向Ｍ回、垂直方向Ｎ回の
画像に対しては（ＭＮー１）ブロックの平均値となる。

【００３４】さらに、画像再演算部５８ではこの再平均
化処理部５７の出力データとメモリ４の出力信号（入力
画像）の右下の部分のデータの差画像を計算して図１０
（Ｅ）の強調画像として表示部６に出力する。なおこの
際、実施例１と同様に、画像データが設定値以上である
領域の重心を計算し、この重心を中心として円、または
矩形を画像に重ねて表示すると人間が観測するのに好都
合である。また、設定値以上の領域を含むブロックを色
や輝度レベルを変えて、画像に重ねて表示しても人間が
判断しやすい表示となる。また、強調画像の例は図１０
（Ｅ）のように１ブロックのみを示したが、入力画像と
同じように４ブロックを表示しても良いことは言うまで
もない。

【００３５】次に、異物が二つ以上のブロックにまたが
っている場合には、繰り返しピッチが同じという条件で
ブロックをシフトして再分割する。この状況を図１１
（Ａ）〜（Ｅ）に示す。ここに示す例では右中央に異物
があるため、最初に分割した二つのブロックにまたがっ
てしまう。このため、（Ｃ）の差画像に示すようにブロ
ックの区切りをシフトして再分割する。これに基づき、
（Ｄ）の再平均画像に示すように右中央のブロック以外
の画像信号に関して再平均化処理部５７で平均化処理を
行えばよい。これ以外の処理は図１０に示したものと同
様である。

【００３６】なお、本実施例１、２における機能は、色
成分または波長により分離して処理を行うことも可能で
である。

【００３７】次に、本発明をソフトウェアによって実現
する例を、図１２〜図１６のフローチャートを使用して
説明する。

【００３８】図１２は本発明の実施例１による画像処理
の手順を示したもので、画像の取り込み81、Ａ／Ｄ変換
82、メモリ書込み83までは、ハードウェアで実現する。
これ以降の点線で囲われた画像処理をソフトウェアで実
現する。

【００３９】メモリからのデータを読み出し、繰り返し
パターンを計算84する。この計算方法の詳細は図１３〜
図１５で説明する。決定された繰り返しピッチを使用し
て、画像データをブロックに分割85する。このブロック
単位のデータをメモリから読み出し、ブロック画像の平
均値を計算86する。次に、入力画像と平均画像の差分演
算87を行い、表示部へデータを出力88する。

【００４０】図１３に２次元の周波数変換による繰り返
しパターンの検出フローを示す。メモリから画像データ
を読み出し101、２次元の周波数変換102を行う。次に、
２次元の周波数変換後のデータから繰り返しピッチを決
定104すればよい。

【００４１】図１４に積算（投影）による繰返しパター
ンの検出フローを示す。メモリから画像データを読み出
し111、水平方向の画像データを積算112し、このデータ
の極大〔または極小〕値から水平ピッチを計算113す
る。次に垂直方向の画像データを積算114し、このデー
タの極大〔または極小〕値から垂直ピッチを計算115す
る。

【００４２】図１５に、画像データの相関演算による繰
返しパターンの検出フローを示す。メモリから画像デー
タを読み出し121、基準となる画像データを決定122す
る。次に比較画像データを読み込み123、相関演算124を
行う。この結果から、水平方向のピーク値を探索125
し、水平ピッチを決定126する。さらに、垂直方向のピ
ーク値を探索125し、垂直ピッチを決定126すればよい。

【００４３】図１２は本発明の実施例２による画像処理
の手順を示したもので、画像の取り込み81、Ａ／Ｄ変換
82、メモリ書込み83までは、ハードウェアで実現する。
これ以降の画像処理をソフトウェアで実現する。

【００４４】メモリからのデータを読み出し、繰り返し
パターンを計算84する。この計算方法の詳細は図１３〜
図１５で説明する。決定された繰り返しピッチを使用し
て、画像データをブロックに分割85する。このブロック
単位のデータをメモリから読み出し、ブロック画像の平
均値を計算86する。次に、入力画像と平均画像の差分演
算87を行い、表示部へデータを出力88する。

【００４５】本実施例２では、画像処理部の処理は２段
階で処理される。すなわち、実施例１で示したものと同
様な点線で囲まれた、繰り返しパターン計算84、ブロッ
ク分割85、ブロック画像平均化86、入力画像と平均画像
の差分演算87を行う。この処理画像に関して設定範囲以
外の異物領域を推定88し、この結果に基づき画像データ
を再ブロック分割89する。この異物領域を含まない画像
データに関して、再平均化処理90を行う。さらに、入力
画像と平均画像の差分演算91を行い、表示部へデータを
出力92する。

【００４６】

【発明の効果】本発明によれば、〔１〕簡単な回路構成およびシステム構成により、繰返
し構造を有する対象上に発生した欠陥や異物等の非繰り
返し部分を検出して表示することができる。

【００４７】〔２〕繰返し構造を有する対象上に発生し
た欠陥や異物等の非繰り返し部分を検出し、該繰り返し
部分のみを再処理することにより、誤差の少ない状態で
欠陥や異物等の非繰り返し部分を検出して表示すること
ができる。

【００４８】〔３〕表示される非繰り返し部分の画像情
報を輝度変調、色変調等による区別をして表示させるこ
とができ、被試験品の形状をより認識しやすくできる。

【００４９】〔４〕〔１〕、〔２〕により、異物検査装
置などの画像処理技術が用いられた装置が低コストとな
り、人間が判断するための作業時間も大幅に短縮でき
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例１による画像処理装置のブロッ
ク図。

【図２】本発明の実施例１による画像処理装置における
画像処理部のブロック図。

【図３】本発明の画像処理装置における画像処理部の、
繰り返しパターン検出部の周波数変換方式によるブロッ
ク図。

【図４】本発明の画像処理装置における画像処理部の、
繰り返しパターン検出部の積算方式によるブロック図。

【図５】本発明の画像処理装置における画像処理部の、
繰り返しパターン検出部の相関演算方式によるブロック
図。

【図６】本発明の画像処理装置における画像処理部の、
繰り返しパターン検出部の積算方式の原理を示す説明
図。

【図７】本発明の画像処理装置における画像処理部の、
繰り返しパターン検出部の相関演算方式の原理を示す説
明図。

【図８】本発明の実施例１による画像データと処理デー
タの説明図。

【図９】本発明の実施例２による画像処理装置における
画像処理部のブロック図。

【図１０】本発明の実施例２による画像データと処理デ
ータの説明図。

【図１１】本発明の実施例２による画像データと処理デ
ータの別の処理状況を示した説明図。

【図１２】本発明の実施例１による画像データ処理を、
ソフトウェアで実現するためのフローチャート。

【図１３】本発明の画像処理の繰り返しパターンを周波
数変換方式により計算するためのフローチャート。

【図１４】本発明の画像処理の繰り返しパターンを積算
方式により計算するためのフローチャートである。

【図１５】本発明の画像処理の繰り返しパターンを相関
演算方式により計算するためのフローチャート。

【図１６】本発明の実施例２による画像データ処理を、
ソフトウェアで実現するためのフローチャート。

【符号の説明】

２…ビデオカメラ、３…Ａ／Ｄ変換部、４…フレームメ
モリ、５…画像処理部、６…表示部、５１…繰り返しパ
ターン検出部、５２…ブロック分割部、５３…平均化処
理部、５４…画像演算部。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者岡橋卓夫東京都小平市上水本町５丁目22番１号株式会社日立マイコンシステム内 (72)発明者吉武康裕東京都小平市上水本町５丁目20番１号株式会社日立製作所半導体事業部内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】画像データを取り込む工程と、取り込まれ
た上記画像データから繰返しパターンのピッチを計算す
る工程と、上記パターンのピッチに基づいて取り込まれ
た入力画像データを複数のブロックに分割する工程と、
上記複数のブロックの平均画像データを計算する工程
と、上記入力画像データと上記平均画像データを演算す
る工程と、上記演算結果の画像データを表示する工程を
有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】画像データを取り込む工程と、取り込まれ
た上記画像データから繰返しパターンのピッチを計算す
る工程と、上記パターンのピッチに基づいて取り込まれ
た上記画像データを複数のブロックに分割する工程と、
上記複数のブロックの平均画像データを計算する第１の
工程と、画像データと上記平均画像データの差画像デー
タを計算する工程と、上記差画像データの絶対値が設定
範囲外である領域を推定する工程と、上記設定範囲外の
ブロックを内部に含まない領域の平均画像データを計算
する第２の工程と、取り込まれた画像データと上記第２
の平均画像データを演算する工程と、上記演算結果の画
像データを表示する工程を有することを特徴とする画像
処理方法。
【請求項３】請求項１または２に記載の上記繰返しパタ
ーンのピッチを計算する工程が、１次元または２次元の
周波数変換を行う工程と、上記周波数変換後の周波数成
分の極大値から繰返しパターンのピッチを計算する工程
である画像処理方法。
【請求項４】請求項１または２に記載の上記繰返しパタ
ーンのピッチを計算する工程が、水平方向およびまたは
垂直方向へデータを積算する工程と、上記積算後のデー
タの極大値または極小値から繰返しパターンのピッチを
計算する工程である画像処理方法。
【請求項５】請求項１または２に記載の上記繰返しパタ
ーンのピッチを計算する工程が、水平方向およびまたは
垂直方向のデータの自己相関を計算する工程と、上記自
己相関から繰返しパターンのピッチを計算する工程であ
る画像処理方法。
【請求項６】請求項１または２に記載の上記繰返しパタ
ーンのピッチを計算する工程が、請求項３、４または５
に記載の任意の二つ、または三つの組み合わせの工程で
ある画像処理方法。
【請求項７】請求項１または２に記載の上記各工程を、
色成分または波長により分離して処理を行う画像処理方
法。