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哈特曼传感器子孔径光斑的局部自适应阈值分割方法
Local adaptive threshold segmentation method for subapture spots of Shack-Hartmann sensor

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李旭旭 1,2,3   李新阳 1,2 *   王彩霞 1,2  
文摘 夏克-哈特曼传感器的质心偏移估计精度受噪声的影响非常大,在传统质心法(CoG)中尤为突出,因而阈值的选取十分重要。本文提出了一种基于统计排序的局部自适应阈值分割方法,并与传统的全局阈值法进行对比,发现自适应的局部阈值能够更加有效地分割出阵列光斑,从而减小背景噪声对质心估计的影响,降低波面复原误差。本文通过静态相差的测量实验,从质心偏移估计的精度和波前复原精度两个方面进行分析,验证了该方法的有效性。另外,本文发现自适应阈值结合灰度加权的质心提取方法,是对传统质心法的较好改进,可以有效提高峰值信噪比大约10~40的光斑质心提取精度。
其他语种文摘 The accuracy of centroid estimation for Shcak-Hartmann wavefront sensor is highly dependent on noise, especially for the centre of gravity (CoG) method. Therefore, threshold selection is very important. This paper proposes a local adaptive threshold segmentation method based on statistical rank, which can reduce the influence of uneven background noise and decrease the wavefront reconstruction error more effectively, comparing with the traditional global threshold method. An experiment measuring static aberration was conducted, the accuracy of centroid estimation and wavefront reconstruction both testify the effectiveness of this method. Besides, we found that combing the local adaptive threshold method and intensity weighted centroiding (IWC) method can improve the performance of traditional centre of gravity method. It achieves higher centroiding accuracy under SNRp between 10~40 conditions.
来源 光电工程 ,2018,45(10):170699-1-170699-8 【核心库】
DOI 10.12086/oee.2018.170699
关键词 夏克-哈特曼传感器 ; 点源光斑 ; 自适应阈值 ; 质心提取 ; 质心算法
地址

1. 中国科学院自适应光学重点实验室, 中国科学院自适应光学重点实验室, 四川, 成都, 610209  

2. 中国科学院光电技术研究所, 四川, 成都, 610209  

3. 中国科学院大学, 北京, 100049

语种 中文
文献类型 研究性论文
ISSN 1003-501X
学科 物理学
基金 国家自然科学基金资助项目
文献收藏号 CSCD:6354176

参考文献 共 13 共1页

1.  Lukin V P. Wavefront sensors for adaptive optical systems. Proceedings of SPIE. 7828,2010:78280P 被引 1    
2.  Vargas J. Shack–Hartmann centroid detection method based on high dynamic range imaging and normalization techniques. Applied Optics,2010,49(13):2409-2416 被引 2    
3.  饶长辉. 太阳自适应光学技术进展. 光电工程,2018,45(3):170733 被引 10    
4.  姜文汉. 自适应光学发展综述. 光电工程,2018,45(3):170489 被引 25    
5.  Ares J. Effective noise in thresholded intensity distribution:influence on centroid statistics. Optics Letters,2001,26(23):1831-1833 被引 2    
6.  沈锋. 提高Hartmann波前传感器质心探测精度的阈值方法. 光电工程,1997,24(3):1-8 被引 8    
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8.  Thomas S. Comparison of centroid computation algorithms in a Shack–Hartmann sensor. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society,2006,371(1):323-336 被引 13    
9.  Yin X M. Adaptive thresholding and dynamic windowing method for automatic centroid detection of digital Shack-Hartmann wavefront sensor. Applied Optics,2009,48(32):6088-6098 被引 6    
10.  Vyas A. Centroid detection by Gaussian pattern matching in adaptive optics. International Journal of Computer Applications,2010,1(26):32-37 被引 3    
11.  Baker K L. Iteratively weighted centroiding for Shack-Hartmann wave-front sensors. Optics Express,2007,15(8):5147-5159 被引 13    
12.  任剑峰. 一种Hartmann-Shack波前传感器图像的自适应阈值选取方法. 光电工程,2002,29(1):1-5 被引 15    
13.  Li X X. Optimum threshold selection method of centroid computation for Gaussian spot. Proceedings of SPIE. 9675,2015:967517 被引 2    
引证文献 4

1 侯志强 基于SLIC与分水岭算法的彩色图像分割 光电工程,2019,46(6):180589
被引 0 次

2 郭庭 偏振哈特曼波前探测技术研究 光电工程,2021,48(7):210076
被引 0 次

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