基于改进的SIFT算法的集成电路图像拼接

摘要

使用显微镜获取集成电路的局部图像,再经过图像拼接技术得到完整的集成电路图像,由于在显微镜特性的限制,在特殊场景下(光照不足、发生旋转、图像缺失)的效果并不理想。提出一种基于尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform, SIFT)算法的配准改进算法,对显微镜获取的特殊场景下的集成电路图像进行拼接。该方法在配准阶段采用改进的高维索引树(k-dimensional tree, KD-tree)算法对特征点基于准欧氏距离进行双向配准。与其他算法在不同场景下的结果进行对比,证明该算法可以较好的满足集成电路图像在不同场景下的拼接需求。