МЕТОДЫ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ИЗОБРАЖЕНИЙ БИНАРНЫХ ОБЪЕКТОВ, ВОССТАНОВЛЕННЫХ С ПОМОЩЬЮ СИНТЕЗИРОВАННЫХ ГОЛОГРАММ-ПРОЕКТОРОВ

Корешев С.Н., Старовойтов С.О., Смородинов Д.С., Фролова М.А. Методы оценки качества изображений бинарных объектов, восстановленных с помощью синтезированных голограмм-проекторов // Научно-технический вест- ник информационных технологий, механики и оптики. 2020. Т. 20. № 3. С. 327–334. doi: 10.17586/2226-1494-2020-20-3-327-334

Предмет исследования. Рассмотрены вопросы объективной оценки качества голограмм-проекторов и восстановленных с их помощью изображений двумерных бинарных объектов. Метод. Работа выполнена примени- тельно к методу проекционной голографической фотолитографии, реализуемой с помощью синтезированных голограмм-проекторов. Синтез голограмм осуществлялся путем математического моделирования физических процессов записи и восстановления голограмм в оригинальном программном комплексе с использованием сле- дующих параметров: характеристический размер бинарного объекта 80 × 80 нм, длина волны используемого излучения 13,5 нм, размер пикселя голограммы 20 × 20 нм, расстояние между плоскостями объекта и голограм- мы 20,4 мкм, угол падения плоской опорной волны 14°42′. Синтез голограммы каждого исследуемого объекта проводился для случая двух разных параметров схемы. Восстановленные изображения этих объектов сравни- вались с помощью трех методов: метода расчета пикового отношения сигнала к шуму, метода расчета индекса структурного сходства и метода оценки качества изображения путем сравнения количества уровней пороговой обработки, который является имитацией реакции фоторезиста на засветку актиничным излучением. Основные результаты. Обосновано применение для оценки качества проекционных фотолитографических систем, в том числе и голограмм-проекторов, традиционного для оптических систем критерия дифракционно-ограничен- ного качества изображения, а не реализуемой с их помощью нормы проектирования электронных приборов. Установлено, что для задач проекционной голографической фотолитографии наиболее подходящими методами оценки качества восстановленного изображения являются методы, основанные на расчете индекса структурного сходства и на оценке числа допустимых уровней пороговой обработки восстановленного изображения. При этом второй из указанных методов не требует проведения дополнительных расчетов. Практическая значимость. Использование адекватного метода оценки качества дает возможность быстро и объективно сравнивать восста- новленные при разных параметрах схемы записи изображения одного и того же объекта, и выбирать наиболее подходящую для конкретной задачи форму представления объекта и схему записи голограммы.

1. Гусев А.И. Наноматериалы, наноструктуры, нанотехнологии. М.: Наука-Физматлит, 2007. 416 с.

2. Bay C., Hübner N., Freeman J., Wilkinson T. Maskless photolithography via holographic optical projection // Optics Letters. 2010. V. 35. N 13. P. 2230–2232. doi: 10.1364/OL.35.002230

3. Сидоров Д.В. К вопросу оценки качества множества восстановленных изображений // Прикладная информатика. 2008. № 4(16). С. 92–95.

4. Кольер Р., Беркхарт К., Лин Л. Оптическая голография. М.: Мир, 1973. 686 с.

5. Боухьюз Г., Браат Дж., Хейсер А. и др. Оптические дисковые системы. М.: Радио и связь, 1991. 280 с.

6. Моро У. Микролитография: Принципы, методы, материалы. М.: Мир, 1990. 1240 с.

7. Mack C. Fundamental Principles of Optical Lithography: The Science of Microfabrication. John Wiley & Sons, 2007. 534 p. doi: 10.1002/9780470723876

8. Wong A. Resolution Enhancement Techniques in Optical Lithography. Bellingham: SPIE Press, 2001. 234 p. doi: 10.1117/3.401208

9. Киреев В.Ю. Нанотехнологии в микроэлектронике. Нанолитография - процессы и оборудование: учебно-справочное руководство. Долгопрудный: Интеллект, 2016. 319 с.

10. Sonawane S., Deshpande A. Image quality assessment techniques: An overview // International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT). 2014. V. 3. N 4. P. 2013–2016.

11. Corda R., Giusto D., Liotta A., Song W., Perra C. Recent advances in the processing and rendering algorithms for computer-generated holography // Electronics. 2019. V. 8. N 5. P. 556–573. doi: 10.3390/electronics8050556

12. Wang Z., Bovik A.C., Sheikh H.R., Simoncelli E.P. Image quality assessment: From error visibility to structural similarity // IEEE Transactions on Image Processing. 2004. V. 13. N 4. P. 600–612. doi: 10.1109/TIP.2003.819861

13. Старовойтов В.В. Уточнение индекса SSIM структурного сходства изображений // Информатика. 2018. Т. 15. № 3. С. 41–55.

14. Корешев С.Н., Никаноров О.В., Иванов Ю.А., Козулин И.А. Программный комплекс для синтеза и цифрового восстановления голограмм-проекторов: влияние параметров синтеза на качество восстановленного изображения // Оптический журнал. 2010. Т. 77. № 1. С. 42–48.

15. Johnson S. Stephen Johnson on Digital Photography. USA, Sebastopol, CA: O'Reilly Media, Inc., 2006. 305 p.

16.  Ежова К.В. Моделирование и обработка изображений: учебное пособие. СПб: НИУ ИТМО, 2011. 93 с.

17.  Корешев С.Н., Никаноров О.В., Громов А.Д. Метод синтеза голограмм-проекторов, основанный на разбиении структуры объекта на типовые элементы, и программный комплекс для его реализации // Оптический журнал. 2012. Т. 79. № 12. С. 30–37.

18.  Корешев С.Н., Громов А.Д., Никаноров О.В. Модернизированный комплекс синтеза и восстановления голограмм-проекторов Френеля // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2012. Т. 12. № 6. С. 12–17.

19. Корешев С.Н., Старовойтов С.О., Смородинов Д.С. Влияние эффекта близости на разрешение в изображениях, восстановленных с помощью синтезированных голограмм // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2019. Т. 19. № 4. С. 608–613. doi: 10.17586/2226-1494-2019-19-4-608-613

20. Корешев С.Н., Смородинов Д.С., Никаноров О.В. Влияние дискретности синтезированных и цифровых голограмм на их изображающие свойства // Компьютерная оптика. 2016. Т. 40. № 6. С. 793–801. doi: 10.18287/2412-6179-2016-40-6-793-801

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License