(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111609123.1 (22)申请日 2021.12.27 (71)申请人 中山大学 地址 510275 广东省广州市海珠区新港西 路135号 (72)发明人 褚燕燕　 (74)专利代理 机构 广州市华学知识产权代理有 限公司 4 4245 代理人 刘畅 (51)Int.Cl. G06T 5/00(2006.01) G06T 5/20(2006.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 基于向量机的AFM热漂移 图像修正方法、 系 统、 介质及设备 (57)摘要 本发明公开了一种基于向量机的AFM热漂移 图像修正方法、 系统、 介质及设备， 该方法包括： 采用Douglas ‑Peuker算法提取扫描图像中的特 征点； 建立样本图像数据库； 基于p值估计建立偏 移矢量模型； 采用SVM算法建立图像校核向量机； 采用Lucy ‑Richardson算 法修正AFM 热漂移图像。 本发明能够完成扫描图像校核修正， 推动AFM的 表面形貌探测系统进行高温操作实验， 提高AFM 的表面形貌 探测系统的纳米操作环境与效率。 权利要求书3页 说明书7页 附图4页 CN 114359084 A 2022.04.15 CN 114359084 A 1.一种基于向量机的AFM热漂移图像修 正方法， 其特 征在于， 包括以下步骤， S1、 对材料标准样本进行表面特征图像采集， 得到AFM的扫描图像， 采用Douglas ‑ Peuker算法， 提取扫描图像中的特 征点； S2、 基于步骤S1提取的特征点， 连续扫描样本， 并选取参照图和形变图， 得到扫描样本 图像数据库； S3、 基于步骤S2得到的扫 描样本图像数据库， 采用p值估计， 建立AFM的表面形貌探测系 统的偏移矢量模型； S4、 基于步骤S3得到的偏移矢量模型， 采用SVM算法建立AFM的表面形貌探测系统的图 像校核向量机； S5、 基于步骤S4得到图像校核 向量机， 采用Lucy ‑Richardson算法， 依赖于参照图和形 变图的相对位置关系修 正AFM热漂移图像。 2.根据权利要求1所述的基于向量机的AFM热漂移图像修正方法， 其特征在于， 在步骤 S1中， 具体执 行以下操作： S101、 在设定温差条件下， 对材料标准样本进行表面特征图像采集， 得到AFM的扫描图 像； S102、 采用Douglas ‑Peuker算法提取扫描图像特 征， 确定该样本的特 征点。 3.根据权利要求1所述的基于向量机的AFM热漂移图像修正方法， 其特征在于， 在步骤 S2中， 具体执 行以下操作： 在设定时间内连续扫描样本， 并记录温度变化曲线， 选取任一时刻的AFM扫描图像为参 照图， 其余时刻的AFM扫描图像为形变图， 得到扫描样本图像数据库。 4.根据权利要求1所述的基于向量机的AFM热漂移图像修正方法， 其特征在于， 在步骤 S3中， 具体执 行以下操作： S301、 采用一阶矢量形式， 表达对特征点在参照图和形变图之间变化的映射关系， 该映 射关系定义 为偏移矢量p的映射 函数； 偏移矢量p(p0,p1,p2,p3,p4,p5)为六维矢量， 其中， p0和p1分别表示参照图和形变图中心 位置的水平/竖直偏移量， p2和p4分别表示行扫描线上水平、 竖直方向的偏移量， p3和p5分别 表示列扫描 线上水平、 竖直方向的偏移量； 参照图与形变图产生了关于偏移矢量p的映射关系： u(x,y,p)＝p0+p2(x‑x0)+p4(y‑y0) v(x,y,p)＝p1+p3(x‑x0)+p5(y‑y0) 式中， x和y表示参照图中特征点的坐标； x0和y0表示参照图的中心点坐标； u(x,y,p)和v (x,y,p)为 位移函数， 分别表示形变图和参照图中特 征点在扫描图像之间的变化 位移； S302、 利用最大交叉相 关系数法， 将参照图和形变图相结合， 计算特征区域的相似度， 建立AFM的表面形貌 探测系统的偏移矢量模型：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114359084 A 2式中， M和N分别表示图像x方向与y方向像素点的个数， g(x,y)表示点(x,y)的高度值， 点(x,y)在校正图像中的映射 点高度值 为h(x+u(x,y,p),y+v(x,y,p) )。 5.根据权利要求1所述的基于向量机的AFM热漂移图像修正方法， 其特征在于， 在步骤 S4中， 具体执 行以下操作： S401、 在不同温度条件下， 不断重复步骤S2和步骤S3， 建立偏移矢量模型库， 容纳了不 同操作温度Ti条件下的偏移矢量模型 其中， i＝1,2,...,n； S402、 基于步骤S401得到的不同操作温度Ti条件下的偏移矢量模型 并采用SVM 算法构造AFM的表面形貌 探测系统的图像校核向量机， 其框架如下： di≥0, ξi≥0 其中， C为惩罚参数， ξ为松弛变量， di为不同温度的偏移矢量的权重， M为温度条件的数 目， 同时满足各种温度条件的偏移函数权 重和为1； w， b为向量机参数； S403、 求解分成两步完成： 第一步先求解图像校核向量机目标值J(d)的最优值， 此时认为偏移矢量的权重是不变 的， 求解图像校核向量机的参数w， b， 接着第二步计算J(d)的梯度， 求解偏移矢量的权重di， 两步反复迭代， 直到找到最优解， 即确定特 征点的偏移矢量的校核函数f(x,y)|(x,y)∈p， 6.根据权利要求1所述的基于向量机的AFM热漂移图像修正方法， 其特征在于， 在步骤 S5中， 具体执 行以下操作： 应用Lucy ‑Richardson算法， 经过迭代收敛， 为原始图像找到条件概率满足需要的校核 图像为 其中， r为迭代次数； Wr+1(x,y)表示迭代r+1次后的校核图像， W0(x,y)＝h(x,y)， h(x,y)权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114359084 A 3