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基于稀疏表示的微聚焦X射线图像去噪方法

吴丽璇  
【摘要】:随着集成电路制造技术的发展,芯片集成程度越来越高,电子元器件种类越来越丰富,这对集成电路封装的内部缺陷检测提出了更高的要求。X射线检测作为一种无损检测技术,在集成电路封装检测中发挥重要的作用。由于X射线焦斑尺寸与成像分辨率呈反比关系,因此必须采用微聚焦X射线管才能满足集成电路封装精密检测的要求。微聚焦X射线管的焦斑尺寸仅为微米级,单位时间X射线通量少,微聚焦X射线图像信噪比低、混合噪声严重。而且集成电路多由铜、硅、金属薄片等组合而成,厚度差别小,材质类型有限,X射线能量衰减量相差小,导致微聚焦X射线图像对比度低。传统图像去噪方法难以在微聚焦X射线图像上取得良好效果。基于稀疏表示的图像去噪方法以恢复图像的稀疏性为目的,具有较好的图像处理效果,适合微聚焦X射线图像这种天然具有稀疏性的对象。因此,本文对基于稀疏表示的微聚焦X射线图像去噪方法展开研究。本文的主要工作内容和研究成果如下:1、从噪声与图像间关系出发,建立微聚焦X射线图像加性和乘性混合噪声模型。针对该模型,首先对模型进行适当分解,接着采用分步法分别滤除加性噪声和乘性噪声,具体如下:基于总变分模型构造去除加性噪声的目标函数,基于小波分析字典的稀疏表示去噪模型构造去除乘性噪声的目标函数,应用显示差分算法和梯度投影算法分步滤除加性噪声和乘性噪声。最后从主观视觉评价和客观指标评价两方面验证了加性乘性混合噪声模型的有效性,且设计的去噪方法在去除图像噪声地同时能较好保留图像细节特征。2、从不同噪声模型出发,建立微聚焦X射线图像泊松和高斯混合噪声模型。针对该模型,提出基于稀疏表示和字典学习的去噪方法,其中采用OMP追踪算法进行稀疏编码,K-SVD方法进行字典自适应更新,通过二阶泰勒近似对泊松数据保真项进行近似处理。最后选取了微聚焦X射线图像进行实验,验证了泊松高斯混合噪声模型的正确性和去噪方法的有效性;此外通过标准图像的实验,说明所设计的算法具有一定范围的适用性,能有效去除泊松高斯混合噪声。


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