基于FPGA的夏克-哈特曼探测器实时波前处理机

夏克-哈特曼波前传感器是目前自适应光学系统中应用最为广泛的实时波前探测器.本文针对具有高分辨、高帧速、大规模子孔径数的夏克-哈特曼传感器,根据其波前处理计算量和实时性的要求,提出了一种基于现场可编程门阵列(FPGA,field-programmable gate array)的实时波前处理机结构及波前斜率计算方法.该方...     

一种使用多核CPU的相关哈特曼-夏克波前处理机

斜率算法对哈特曼-夏克传感器非常重要,而基于归一化互相关斜率算法的哈特曼-夏克传感器可满足强噪声情况下点光源和扩展目标的斜率探测需求。为解决互相关斜率处理器可移植性差的问题,提出用多核中央处理器(CPU)来实现斜率探测。在优化归一化互相关算法的基础上,编程实现斜率探测,并从多核并行和运算向量化两方面优化程序,提升斜率提取速度。当模板分辨率为9 pixel×9 pixel时,优化程序在Intel(R)Core(TM)i7-3770k四核计算机上运行,完成400个15 pixel×15 pixel的子孔径斜率提取,用时约为340μs。搭建了自适应光学系统,对优化后的斜率算法进行系统闭环测试。结果表明,使用多核CPU的相关哈特曼-夏克自适应光学系统能在强噪声环境下进行有效的波前校正。     

基于相关波前探测算法校正热晕的数值模拟

建立了采用相关波前探测算法（Correlation wave-front sensing algorithm,COR）的自适应光学（Adaptive Optics,AO）系统的数值模型,对准直光束大气传输自适应光学校正进行了数值模拟,分析了不同热晕强度条件下光子噪声和读出噪声对系统校正效果的影响,并与质心（Center of Gravity,COG）算法和阈值质心（Threshold Center of Gravity,TCOG）算法进行了对比。数值模拟结果表明,COR算法对噪声和热晕强度的变化具有更好的鲁棒性,可以提高夏克-哈特曼波前探测器（Shack-Hartmann Wave-front Sensor,SH-WFS）在低信噪比（Signal to Noise Ratio,SNR）条件下的波前探测精度,同时还可以较好地抑制噪声诱发的相位补偿不稳定性（Phase Compensation Instability,PCI）,改善低信噪比条件下大气热晕校正的稳定性。     

哈特曼-夏克波前传感器的高精度质心探测方法

为提高哈特曼-夏克波前传感器(HS-WFS)的光斑质心探测精度以实现光学系统的高精度波前检测,提出了一种有效的质心探测方法。该方法利用非线性滤波和窗口法对整幅光斑图像进行全局处理后,结合中值滤波、三次样条插值和自适应Otsu阈值法对单个光斑进行局部处理。分析了三次样条灰度插值点个数不同,探测精度和计算时间的变化规律。采用该方法探测了含有噪声的光斑图像,其质心探测误差仅为0.0442pixel,比传统的非线性滤波、Otsu阈值法和探测窗口法探测精度分别提高了91.86%、87.97%和31.79%。对已知波像差的光学系统进行了仿真检测,得到的波前检测精度峰谷(P-V)值为0.0098λ,精度均方根(RMS)值达到0.0027λ。结果表明该方法能够提高质心探测精度,可用于高精度光学系统的检测。     

提高哈特曼波前传感器质心探测精度的一种计算方法

分析了哈特曼(Hartmann)波前传感器传统阈值一阶矩质心算法的局限性,提出了一种改进算法,对质心探测窗口的大小先进行合理优化,再采用灰度积分图原理进行自动搜索,最后采用灰度平方加权质心算法进行质心计算。仿真分析验证了算法的可行性和优越性,有利于提高波前传感器质心探测精度。     

夏克—哈特曼波前传感器的探测误差

夏克—哈特曼（S－H）传感器的探测误差是自适应光学系统的一个主要误差源。本文主要分析了S-H传感器的系统误差和随机误差，其误差源包括：CCD相机的读出噪声和背景电平，探测的像素数以及光子噪声。通过在计算哈特曼传感器子光斑质心时设定一个阈值可以大大提高传感器的探测精度。本文同时列举了实验数据和理论分析结果。     

双光楔微扫描哈特曼-夏克波前探测技术

传统哈特曼-夏克传感器主要受微透镜尺寸与微透镜数量的限制,对待测波前采样不足,影响对波前的探测精度。通过对哈特曼-夏克传感器波前重构原理和双光楔微扫描原理进行分析讨论,提出了一种在哈特曼-夏克传感器之前加入双光楔微扫描结构的检测方法,弥补了传统哈特曼-夏克传感器对待测波前采样不足的缺点。利用Zemax和Lighttools软件模拟了加入双光楔微扫描结构哈特曼-夏克传感器的光斑分布情况。微扫描图像重建算法与波前重构算法结合给出原理性验证,对所模拟后大像差光学系统波前复原精度提高了53.53%,该方法可以有效提高哈特曼-夏克传感器对波前探测的精度。     

高度屈光不正人眼的视网膜自适应成像系统

为了更好的利用液晶自适应成像系统进行具有较大屈光不正人眼像差校正及视网膜的成像,建立了一套基于低阶像差自补偿的眼底自适应成像系统。该系统采用基于人眼调节特性的光学系统进行屈光补偿,用夏克哈特曼波前传感器进行实时的波面探测,将探测所得波前畸变进行波前重构,通过LCOS波前校正器进行高阶像差的波面校正提高系统成像质量。经过校正后系统波前误差得到有效控制。光学系统的分辨率接近70 lp/mm,已经到达该光学系统的衍射极限分辨。可以得出:液晶自适应视网膜成像系统可以满足高度屈光不正情况下的人眼视网膜成像要求。     

一种基于Shack-Hartmann传感器的自适应波前重建算法

波前重建是自适应光学系统中的一个重要环节,对系统性能影响明显。研究了一种无参考输入光条件下,基于Shack-Hartmann波前传感器的自适应波前重建算法,能根据实际光斑图的特点,自动确定探测窗口、计算实际质心、参考质心、选择重建区域和获取入射波前的Zernike模式系数,讨论了参考质心选择对波前重建结果的影响。搭建自适应光学系统,通过测量和校正模拟大气像差对重建算法进行了验证。实验结果表明,基于该重建算法的自适应光学系统可以把大气扰动引起的波前像差校正到0.1 λ以下,获得接近衍射极限的成像质量,说明该重建算法具有可靠性与实用性。     

远场光斑反演波前相位的深度学习方法

自适应光学系统中,波前传感器的准确性和鲁棒性极大地影响像差探测能力和闭环校正效果。在波前振幅分布不均匀或信标光能量不足的情况下,哈特曼波前传感器由于存在子孔径缺光现象会导致传感精度下降,而基于远场光斑反演波前相位的无波前传感自适应系统实时性难以满足实用需求。基于深度学习复原波前的方法是通过输入远场光强图像直接求取像差,可以作为自适应光学系统的有效补充。文中通过数值模拟,证明了深度残差神经网络能够通过远场光斑直接预测波前相位的Zernike系数。实验验证了输入与重构波前相位之间校正后残差RMS为0.08λ,GPU加速后的平均计算耗时小于2 ms。该方法能较准确地预测入射波前畸变的Zernike系数,具有一定像差校正能力,适合在传统自适应光学技术中,用于测量并校正波前畸变的主要成分,或为优化式自适应光学提供良好的初始波前估计。     

Hartmann—Shack传感器在光束质量测量中的应用

Hartmann-Shack探测器是广泛应用在适应光学技术、光学加工检测及激光光束质量检测等方面的一种新型波前探测技术。本文在介绍了Hartmann-Shack传感器原理的基础上,着重讨论了它在激光光束质量测量方面的应用.     

基于特征显著性融合的红外小目标检测

复杂背景下的红外图像通常存在信噪比低、邻近像素灰度变化不明显以及易被杂波信号和噪声干扰的特点,导致红外小目标检测困难。为解决上述问题,提出一种基于特征显著性融合的红外小目标检测算法。首先,在空间域中利用目标与其局部背景灰度差异来计算得到灰度显著图,在频域中结合谱残差计算得到背景抑制后的频域显著图;其次,将灰度显著图和频域显著图归一化后通过哈达玛乘积相互融合;最后,通过自适应阈值分割并使用Unger滤波器剔除较小的噪声点,从而提取出目标区域。实验结果表明,所提算法对图像的信噪比有了数十倍的提升,对背景抑制效果显著,并有着检测率高和虚警率低的优点,是一种有效的小目标检测算法。     

基于电荷驱动的多通道压电变形镜电源设计

压电变形镜具有频率响应高,变形量大,稳定性好等优点,已广泛应用于自适应光学领域,但因在电压驱动方式下压电材料迟滞特性较大,使压电变形镜的精确控制难。为降低压电变形镜的迟滞影响,设计了一种基于电荷驱动的多通道压电变形镜驱动电源,介绍了驱动电源的构成及原理,并搭建了一套基于夏克哈特曼波前传感器的自适应光学测试平台来验证驱动电源的性能。实验结果表明,该驱动电源可有效降低压电变形镜的迟滞效应,整体迟滞约1%,镜面变形的分辨率均方根误差(RMS)值约1.1 nm,能够满足在自适应光学领域对多通道压电变形镜精确控制的要求。     

基于累积和的改进超宽带循环平稳检测算法

针对超宽带循环平稳检测存在的门限难以设定、低信噪比下检测延迟较大的问题,提出了基于累积和的改进超宽带循环平稳检测算法。首先将信号整个三维循环谱归一化为二维灰度图,与噪声对应的灰度图比较差异,再将两类图像放入卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）自行训练提取特征,解决门限难以确定的问题。若分析三维循环谱的时间块长过短,将导致信号灰度图特征在有无噪声情况下区别不大;若块长过长会导致检测延迟较大。为此,采用累积和算法提取网络全连接层输出的信号概率作为累积和的观测统计量,自适应检测所需采样时间长度。将所提算法与传统循环平稳检测以及结合了CNN的循环平稳检测进行对比,仿真表明所提算法在低信噪比下性能最优。     

Zernike矩提高哈特曼波前传感器的鲁棒性

哈特曼波前传感器是自适应光学(AO)系统中常用的波前传感器件,噪声、器件装配误差常常影响其探测波前的能力和精度,进而影响整个系统对波前的实时校正。通过实验证明,引入数字图像处理中的矩技术,无需在硬件上对自适应光学系统进行修改,利用Zernike矩噪声不敏感、旋转不变等特性,对波前传感器CCD数据进行预处理,能够降低系统对噪声的敏感性,减小对器件装配精度的要求。     

夏克-哈特曼传感器任意形状孔径波前的模式重构及Zernike多项式描述

根据高等代数内积和欧氏空间的概念及线性无关向量正交化方法 ,提出了在任意形状区域上 ,利用Zernike多项式在给定区域的正交化方法 ,通过线性变换生成一组新的正交多项式 ,实现在任意区域哈特曼 夏克波前传感器的相位模式重构的方法 ,并通过线性反变换 ,实现任意区域的波前相位的Zernike多项式表示。     

一种新的自适应增益盲优化算法提高自由空间光通信性能

由于大气湍流的影响,光束在大气中传输时产生 严重畸变,造成自由空间光(FSO)通信链路 性能恶化。为了提高系 统性能,构建了基于盲优化自适应光学的FSO通信系统,提出了一种新的自适应 增益随机并行梯度下降(SPGD)优化 算法。数值模拟结果表明,本文算法对大气湍流引起的波前误差进行实时补偿,能 够达到 很好的校正效果,比固定增益优化算法具有更好的收敛速度和精度。