多核CPU下的大视场夏克-哈特曼波前传感器快速匹配算法

"大视场相关夏克-哈特曼波前传感器图像快速匹配算法" 本文主要探讨了在地基太阳多层共轭自适应光学系统（MCAO）中，如何有效解决波前斜率实时测量计算量巨大的问题。自适应光学系统用于校正大气湍流对大口径望远镜成像质量的影响，但传统的自适应光学方法在面对大视场高分辨率成像时存在局限性。为了实现对1′～2′视场内的太阳活动区进行高空间分辨率观测，多层共轭自适应光学技术成为必要的解决方案，它能够探测并校正不同高度的大气湍流。 针对MCAO系统中的图像匹配过程，文章提出了基于多核CPU的细粒度并行化快速匹配算法。该算法首先通过设定阈值来预先排除可能不匹配的像素位置，从而显著减小了搜索区域。接着，采用改进的积分图法进一步优化计算量，这通常涉及到计算图像的相关性，以确定最佳匹配位置。积分图法是一种高效的计算工具，可以加速图像处理过程。 在并行优化方面，文章提出平衡各分支结构间的负载策略，以充分利用多核处理器的计算能力，提高整体计算速度。实验结果显示，在四核CPU环境下，新算法在处理每帧图像的匹配时间上仅为12.94毫秒，相比传统方法提升了6.7倍，同时保持了匹配的准确性，从而极大地增强了系统的实时性能。 这一成果对于地基太阳观测以及天文学研究具有重要意义，因为它不仅解决了实时波前测量的计算效率问题，还为大视场高分辨率成像提供了可行的解决方案。对于未来的研究，这种快速匹配算法可以被应用到更复杂的光学系统中，进一步提升观测数据的处理速度和质量，为探索太阳活动区的物理过程提供强大的技术支持。