[發明專利]一種采用自適應壓縮感知技術的光源優化方法

有效

• 申請號: 201611047926.1
• 申請日: 2016-11-21
• 公開（公告）號: CN106444301B
• 公開（公告）日: 2017-12-05
• 發明（設計）人: 馬旭;施東向;王志強;李艷秋
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: G03F7/20
• 分類號: G03F7/20
• 代理公司: 北京理工大學專利中心11120
• 代理人: 李微微,仇蕾安

1.一種采用自適應壓縮感知技術的光源優化方法，其特征在于，具體步驟為：

步驟101、將光源初始化為N_s×N_s的光源圖形J，將掩模圖形M和目標圖形柵格化為N×N的圖形，其中N_s和N均為正整數；

步驟102、對目標圖形進行逐點掃描，并將轉化為N²×1的向量向量的元素值等于目標圖形的對應像素值；對光源圖形J進行逐點掃描，并將J轉化為N_s²×1的向量向量的元素值等于光源圖形J的對應像素值；

步驟103、選定一組基函數，使得向量在該組基函數上是稀疏的，即向量在該組基函數上展開后的大部分系數為0或接近于0，并將該組基函數對應的變換矩陣記為Ψ；將向量在Ψ上展開得到其中為展開后的系數；

步驟104、采用掩模圖形M計算照明交叉系數矩陣I_cc，其大小為N²×N_s²；

步驟105、使用藍噪聲采樣方法在電路版圖上選取K個觀測點，其中K為正整數；

步驟106、選取向量中對應上述K個觀測點的K個元素，組成大小為K×1的向量選取I_cc矩陣中對應上述K個觀測點的K行，組成一個大小為K×N_s²的矩陣

步驟107、根據如下公式構造大小為L×K的自適應投影矩陣Φ，其中L＜K：

其中，Φ(i,j)表示矩陣Φ第i行第j列的元素；為向量的第j個元素；隨機數Λ(i,j)的取值服從均值為0，方差為的隨機高斯分布；sgn(x)為符號函數，其表達式為

步驟108、將光源優化問題構造為如下形式：

其中為向量的L-p范數，0＜p≤1；表示以作為約束條件；

步驟109、采用壓縮感知信號重構算法求解步驟108中的光源優化問題，獲得對應最優光源圖形的向量

步驟110、計算優化后的光源圖形為

2.根據權利要求1所述的采用自適應壓縮感知技術的光源優化方法，其特征在于，所述步驟104計算I_cc矩陣的具體步驟為：

步驟1041、將光源圖形J柵格化為N_s×N_s個子區域，每個子區域作為一個點光源；

步驟1042、針對單個點光源(x_s,y_s)，獲取該點光源照明時的空間像I(x_s,y_s)，采用逐點掃描方法，將I(x_s,y_s)轉化為N²×1的向量

步驟1043、判斷是否已經計算出所有點光源的空間像，若是，則進入步驟1044，否則返回步驟1042；

步驟1044、針對光源圖形J進行逐點掃描，并根據掃描的先后順序，將每個點光源對應的向量從左到右排列，形成大小為N²×N_s²的I_cc矩陣。

3.根據權利要求1所述的采用自適應壓縮感知技術的光源優化方法，其特征在于，所述步驟105中使用藍噪聲采樣方法在電路版圖上選取K個觀測點的具體步驟為：

步驟1051、用大小為N×N的矩陣表示目標圖形的關鍵區域，該關鍵區域包括目標圖形的內外輪廓和一部分非圖形區域；

步驟1052、選取觀測點的藍噪聲圖形用大小為N×N的矩陣B表示，比較目標圖形關鍵區域圖形與藍噪聲圖形B中的對應像素值，記錄滿足的像素點，其中為矩陣的第i行第j列的元素，B(i,j)為矩陣B的第i行第j列的元素，α和β是控制觀測點數目的參數；

步驟1053、通過調整參數α和β使得觀測點數目為K，選取電路版圖中對應上述K個像素點的位置作為觀測點。