多核CPU驱动的哈特曼-夏克波前处理机：优化算法与应用

本文主要探讨了一种利用多核中央处理器（CPU）改进的哈特曼-夏克波前处理机在自适应光学系统中的应用。哈特曼-夏克传感器因其在斜率探测中的关键作用而受到重视，特别是在强噪声环境中，它能有效区分点光源和扩展目标的斜率信息。传统方法中的互相关斜率算法存在可移植性较差的问题，为了提高其效率和适应性，研究者提出了采用多核CPU来实现这一功能。 在优化的归一化互相关算法基础上，研究团队对斜率探测程序进行了编程，并着重从两个层面进行了优化：一是通过多核并行处理，利用多核心CPU的并发能力，加速了斜率数据的计算；二是通过向量化技术，减少了指令执行的开销，进一步提升了计算速度。实验结果显示，在Intel(R) Core(TM) i7-3770k四核计算机上，当模板分辨率为9像素×9像素时，优化后的程序处理400个15像素×15像素的子孔径斜率仅需约340微秒，显示出显著的时间效率提升。 此外，作者还构建了一个自适应光学系统，对该优化后的斜率算法进行了闭环测试。实验结果证实，使用多核CPU的哈特曼-夏克自适应光学系统在面对强噪声环境时，能够有效地进行波前校正，这对于提升光学系统的稳定性和准确性至关重要。因此，这项工作不仅解决了原有技术的局限性，还为自适应光学系统的实际应用提供了强有力的技术支撑，特别是在目标跟踪、高精度测量等领域具有重要意义。关键词包括自适应光学、波前传感、多核中央处理器、目标跟踪、归一化互相关以及波前斜率探测。