芯片显微自动拍照系统的图像处理技术研究

论文摘要

在芯片已渗透到人们工作和生活方方面面的今天,芯片反向工程作为芯片检测和学习的一种方式受到广泛的关注。反向工程前期的芯片显微拍照和图像拼接工作是反向工程的前提,而随着芯片规模的扩大,采用自动化的方式成为反向工程的必然趋势。本文的工作就是解决芯片显微自动拍照系统的图像处理问题,主要集中在图像自动聚焦和自动拼接两个方面的研究。本论文首先介绍了自动聚焦的原理,并在分析对比经典自动聚焦算法的基础上,提出了改进的满足实际要求的聚焦方案;接着阐述了图像拼接的一般流程,提出了适合于显微芯片图像的自动拼接算法,并讨论了几种消除图像拼缝的融合方法;论文的最后介绍了整个芯片显微自动拍照系统的架构,在硬件的基础上,分别对图像自动聚焦与采集、图像自动拼接与融合两个软件模块进行具体设计,并利用编程工具进行功能实现。本论文的创新点主要有两个部分,一是提出了基于灰度方差和拉普拉斯的自动聚焦算法,综合了灰度方差和拉普拉斯算子的优点,提高了自动聚焦的速度和灵敏度;二是在分析芯片显微图像特点的基础上,提出了基于霍夫变换的图像拼接方法,利用图像中特征明显的直线对图像进行匹配,提高了拼接的速度,降低了误匹配的概率。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 论文的研究背景
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 关键技术问题及其发展现状
• 1.3.1 基于图像处理的自动聚焦技术
• 1.3.2 图像拼接技术
• 1.3.3 图像融合技术
• 1.4 本文的工作和论文组织
• 第二章 图像处理的相关基础知识
• 2.1 成像几何模型
• 2.1.1 光学成像模型
• 2.1.2 常用坐标系及其变换
• 2.2 图像的几何变换模型
• 2.3 图像插值
• 2.3.1 最近邻插值法
• 2.3.2 双线性插值法
• 2.3.3 立方卷积插值法
• 2.4 图像变换
• 2.4.1 傅立叶变换
• 2.4.2 小波变换
• 2.5 本章小结
• 第三章 自动聚焦技术
• 3.1 自动聚焦原理
• 3.2 经典的自动聚焦方法
• 3.2.1 基于空域的自动聚焦方法
• 3.2.2 基于频域的自动聚焦方法
• 3.2.3 经典聚焦方法比较
• 3.3 本文使用的自动聚焦算法
• 3.4 本章小结
• 第四章 图像拼接技术
• 4.1 图像拼接原理
• 4.1.1 图像拼接基本原理
• 4.1.2 图像拼接的一般流程
• 4.2 图像的预处理
• 4.2.1 图像噪声消除
• 4.2.2 图像锐化
• 4.3 图像配准技术
• 4.3.1 图像配准的内容
• 4.3.2 基于图像块的图像配准方法
• 4.3.3 基于特征的图像配准方法
• 4.4 改进的图像配准算法
• 4.4.1 算法步骤
• 4.4.2 算法结果分析
• 4.5 本章小结
• 第五章 图像融合
• 5.1 图像合并
• 5.1.1 仿射变换求解
• 5.1.2 投影变换求解
• 5.2 图像融合
• 5.2.1 加权平均融合法
• 5.2.2 Laplace金字塔融合算法
• 5.3 实验结果与分析
• 5.4 本章小结
• 第六章 显微镜自动拍照与拼接系统的实现
• 6.1 系统的总体构成
• 6.2 图像自动聚焦与获取模块
• 6.2.1 图像采集和显示模块
• 6.2.2 图像自动聚焦模块
• 6.3 图像拼接与融合模块
• 6.4 软件界面与运行结果
• 6.5 本章小结
• 第七章 总结与展望
• 参考文献
• 致谢
• 附录