光栅型波前曲率传感器光斑定位提取算法研究

"针对光栅型波前曲率传感器的光斑自动定位提取问题，本文提出了一种结合最大类间方差法（Otsu's method）和质心法的算法，并通过实验进行了验证。该方法首先利用最大类间方差法对原始光强分布图像进行二值化处理，然后根据质心坐标对二值化图像进行分割，获取包含单个光斑的图像。通过对这两幅图像分别计算质心，确定原始图像中的光斑中心，进而实现光斑的精确提取。实验中，采用离轴菲涅耳波带片构建了光栅型波前曲率传感器的实验装置，并用拉普拉斯算子本征模式法进行波前复原。对比哈特曼波前传感器的测量结果，验证了所提算法的准确性，其定位误差小于4像素。" 光栅型波前曲率传感器是一种用于检测和分析光波前曲率的重要工具，在自适应光学领域有广泛应用。传感器的核心是通过分析经过特殊设计的光栅结构后的光强分布来获取波前信息。然而，光斑的准确定位是获取这些信息的关键步骤，因此，提出了一种创新的光斑定位算法。 最大类间方差法是一种图像二值化的常用方法，其目的是寻找最佳阈值，将图像分为前景和背景两类，使得两类间的方差最大，从而有效地将光斑与背景分离。在这个过程中，原始的光强分布图像被转化为黑白二值图像，便于后续处理。 质心法则是在二值化图像中寻找亮度区域（即光斑）中心的数学方法。通过对每个光斑区域的像素位置求平均，可以得到光斑的质心，进而确定光斑在原始图像中的精确位置。 将这两种方法结合，可以有效地解决光栅型波前曲率传感器中可能出现的光斑重叠或模糊问题，提高光斑定位的精度。实验结果证明，这种算法能够成功地自动提取光斑，且定位误差较小，这对于高精度的波前测量至关重要。 拉普拉斯算子本征模式法是一种波前复原技术，它通过对拉普拉斯算子作用于图像的特征值分解，重建出原始波前形状。这种方法与哈特曼波前传感器的测量结果进行比较，可以验证所提光斑定位算法的有效性。 这项研究提供了一种高效、精确的光斑定位算法，对于提升光栅型波前曲率传感器的性能具有重要意义，有助于推动自适应光学系统在天文观测、激光传输、生物医学成像等领域的应用。