폴크(FOLC)

1D 신호에서 자동 CD 측정을 위한 최적 점수 조합 기반 알고리즘- Gradient Magnitude (강도)- Sharpness (2차 도함수 기반 집중도)- Noise Contrast Ratio (SNR 기반 신뢰도)- Pair Symmetry (± gradient 쌍의 균형)이를 바탕으로 가장 신뢰도 높은 edge 쌍을 찾아 subpixel 정밀도로 CD를 측정한다. 요약이미지 로딩 → 선택 row 프로파일 추출 → 1D gradient 및 score 계산 → subpixel edge 위치 보간 + 점수 평가 → 양/음 edge 쌍 찾기 → 점수 높은 쌍 선택 → CD 계산 및 출력 예제#include #include #include #include #include using namesp..

edge 방향을 탐지하는 것은 **gradient의 부호(sign)**를 기반으로 각 edge가 어떤 밝기 변화 방향으로 이동하는지를 판별하는 것입니다. 이는 **양의 gradient (dark → bright)**와 **음의 gradient (bright → dark)**를 구분함으로써, Line & Space 구조의 시작점/끝점, 혹은 선폭(CD) 측정의 정확한 기준 edge 구분이 가능하다개념: gradient의 부호로 edge 방향 구분G(x)=I(x+1)−I(x−1)G(x) = I(x+1) - I(x-1)G(x)=I(x+1)−I(x−1)G(x)>0G(x) > 0G(x)>0: 양의 gradient → 밝아지는 edge (dark → bright)G(x)G(x)0: 음의 gradient → 어두워지..