Оптико-электронная диагностика структуры монокристаллических полупроводников с применением вейвлет-анализа

• Автор: Белехов, Ярослав Сергеевич
• Шифр специальности: 05.11.07
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Великий Новгород
• Количество страниц: 302 с. : ил.

ОСНОВНЫЕ СОКРАЩЕНИЯ И ОБОЗНАЧЕНИЯ ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. ПРЯМЫЕ И НЕРАЗРУШАЮЩИЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ДЕФЕКТОВ СТРУКТУРЫ МОНОКРИСТАЛЛОВ. ЦИФРОВЫЕ МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ (ОБЗОР)
1.1. Топографические методы исследования дефектов структуры монокристаллов
1.2. Топография на основе эффекта Бормана (метод РТБ)
1.3. Поляризационно-оптический анализ (метод фотоупругости)
1.4. Основные факторы, затрудняющие расшифровку экспериментального контраста и идентификацию дефектов структуры монокристаллов
1.5. Методы устранения влияния зернистости на качество изображений дефектов
1.5.1. Методы на основе прямого изменения амплитудного спектра изображения и линейной фильтрации
1.5.2. Принцип работы фильтра усреднения зерна с порогом
1.5.3. Фильтр, основанный на рекурсивном накоплении
1.5.4. Принцип работы фильтра, устраняющего импульсный шум
1.6. Методы устранения слабого контраста и фоновой неоднородности изображений
1.6.1. Устранение слабого контраста
1.6.2. Метод устранения фоновой неоднородности, основанный на оценке среднего значения фона в различных областях изображения и вычитании его из исходного изображения
1.6.3. Метод, основанный на прямом изменении амплитудного спектра изображения
1.6.4. Методы, основанные на высокочастотной фильтрации с предварительным логарифмированием и экспоненцированием изображения

1.6.5. Метод, основанный на высокочастотной фильтрации с предварительной обработкой изображения нелинейным фильтром
1.7. Выводы и постановка задач диссертационного исследования
ГЛАВА 2. ВЕЙВЛЕТ-АНАЛИЗ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ
2.1. Введение
2.2. Непрерывное вейвлет-преобразование и вейвлет-ряды
2.3. Кратно-масштабный анализ (КМА)
2.4. Дискретный вейвлет-анализ сигналов и изображений
2.5. Выводы
ГЛАВА 3. УСТРАНЕНИЕ ЗЕРНИСТОСТИ ИЗОБРАЖЕНИЙ И ЕЁ ВЛИЯНИЯ НА РАСШИФРОВКУ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОГО КОНТРАСТА С ПОМОЩЬЮ ВЕЙВЛЕТ-АНАЛИЗА
3.1. Методика устранения зернистости изображений
3.2. Выявление особенностей экспериментального контраста индивидуальных дефектов структуры. Перемасштабирование изображения
3.3. Сравнительный анализ эффективности цифровой обработки с использованием различных вейвлет-базисов
3.4. Сопоставление информативности вейвлет-анализа экспериментального контраста с ранее апробированными методами цифровой обработки
3.5. Проверка достоверности результатов вейвлет-анализа при цифровой обработке теоретического контраста от дефектов различного типа
3.6. Выводы
ГЛАВА 4. УСТРАНЕНИЕ СЛАБОЙ КОНТРАСТНОСТИ И ФОНОВОЙ НЕОДНОРОДНОСТИ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОГО КОНТРАСТА НА ОСНОВЕ ВЕЙВЛЕТ-АНАЛИЗА
4.1. Методика устранения слабого контраста и фоновой неоднородности
4.2. Методика «сшивания» различных областей изображения
4.3. Алгоритм устранения фоновой неоднородности и различные
варианты усиления затемнённых участков изображения
4.4. Вейвлет-обработка перемасштабированных фрагментов изображений

4.5. Сравнительный анализ эффективности цифровой обработки с использованием различных вейвлет-базисов
4.6. Сравнение результатов вейвлет-обработки изображений с глубиной цвета 8 и 16 бит
4.7. Сопоставление информативности вейвлет-анализа с ранее апробированными методами цифровой обработки изображений
4.8. Выводы
ГЛАВА 5. ПРИМЕРЫ ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДИК ВЕЙВЛЕТ-АНАЛИЗА
ДЛЯ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ
5.1. Вейвлет-обработка изображений с фоновой неоднородностью
5.2. Вейвлет-обработка топографических изображений, полученных методом РТБ и Ланга
5.3. Выводы и основные пути повышения эффективности вейвлет-обработки, вытекающие из анализа экспериментальных результатов
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Частотный анализ сигналов и изображений (краткий обзор)
П1.1. Требования, предъявляемые к преобразованиям
П1.2. Субполосное кодирование сигналов
П1.3. Блок фильтров анализа-синтеза (А-С)
П1.4. Каскадное соединение систем А-С
П 1.5. Преобразование Габора
П1.6. Дискретное косинусное и перекрывающееся ортогональное преобразования
П1.7. Пирамида Лапласа
П1.8. Квадратурно - зеркальные фильтры (КЗФ)
П1.9. Субполосное кодирование двумерных сигналов
ПРИЛОЖЕНИЕ 2. Алгоритм вейвлет-обработки экспериментального контраста с сильной зернистостью, реализованный в кодах процедурного языка МАТЬАВ

а б в

1 - Алгоритм работы фильтра, основанного на оценке среднего значения фона в различных областях изображения и вычитании его из исходного изображения. 2 -Исходные (а) и обработанные топографическое (сверху) и поляризационнооптическое (снизу) изображения монокристалла 6Н-81С при разных размерах блока (б, в).
Рисунок 1.10.