CN105784128A - 一种棱锥波前传感器光瞳像标定方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种棱锥波前传感器光瞳像标定方法，其包括：利用棱锥波前传感器采集多帧光瞳像图像；对多帧光瞳像图像求和后得到新的图像；对新的图像进行去噪、边缘检测、二值化处理后得到二值图像；对二值图像进行分区拟合计算得到各个光瞳像的中心和尺寸，从而实现对光瞳像的标定。本发明无需在自适应光学系统中引入额外的器件即可实现对光瞳像的尺寸及位置的标定，因此实现本发明的系统结构简单，成本较低；同时，通过对光瞳像图像之和进行去噪处理以及边缘检测处理，可使光瞳像的标定不受光学系统像差以及大气湍流畸变波前像差的影响，从而提高稳定性和重复性；另外，本发明用途广泛。

Description

一种棱锥波前传感器光瞳像标定方法

技术领域

本发明涉及一种光学标定方法，尤其涉及一种棱锥波前传感器光瞳像标定方法。

背景技术

自适应光学系统是一种实时测量和校正波前像差的系统，可校正系统自身的像差和由于光波传输路径上媒质不稳定而引起的波前畸变。自适应光学系统主要包括变形镜和波前传感器，其中，变形镜受控制信号的驱动可实时改变面形从而对波前畸变进行补偿校正，而驱动变形镜的控制信号来自于波前传感器，因此波前传感器的探测精度将直接影响系统闭环校正效果。目前常用的波前传感器(如，夏克哈特曼波前传感器)技术已经非常成熟，并且广泛应用于波前检测和自适应光学。

在本领域中，Ragazzoni最早提出了四棱锥波前传感器的概念(Pupilplanewavefrontsensingwithanoscillatingprism，JournalofModernOptics，43，1996)，这种四棱锥波前传感器在多层共轭自适应系统中的应用体现了它比哈特曼波前传感器具有更高光能利用率的优点，已日渐成为国内外研究的一种新型波前传感器。例如，在申请号为200910089094.3的中国专利申请中公开了一种反射棱锥波前传感器(申请日：2009-07-28，公开号101614593，公开日2009-12-30)。在申请号为201010253161.3的中国专利申请中公开了一种双光楔拼接四棱锥波前传感器(申请日：2010-08-12，公开号：101936779A，公开日：2011-01-05)。然而，根据棱锥波前传感器的工作原理可知，光瞳像的尺寸和位置决定了从光瞳像中提取的待测波前斜率信息和波前复原矩阵的准确性。因此，棱锥波前传感器在实际系统中应用时，需要事先对光瞳像的尺寸和位置进行准确标定，这是其实现准确波前探测的关键，换句话说，光瞳像标定误差将直接影响波前探测准确性，进而影响自适应光学系统闭环校正效果。

然而，现有技术中，通常采用手动方式对光瞳像的尺寸和位置进行标定，即，从每个子光瞳像边缘凭目测手动选取三个点，然后拟合出这三个点所在圆的圆心和半径。这种手动标定的方法的缺点在于：标定精度低；一旦光路发生变动，需要重新进行标定，费时费力。

为此，目前需要对棱锥波前传感器的光瞳像标定方法进行改进，以提高其标定精度。

发明内容

为了解决上述现有技术存在的问题，本发明旨在提供一种棱锥波前传感器光瞳像标定方法，以避免受到基于棱锥波前传感器的自适应光学系统的像差影响，从而提高标定精度，减少标定时间。

本发明所述的一种棱锥波前传感器光瞳像标定方法，其包括以下步骤:

步骤S1，提供基于棱锥波前传感器的自适应光学系统，利用所述棱锥波前传感器采集多帧光瞳像图像；

步骤S2，计算所有所述光瞳像图像之和，并将计算结果标记为图像

步骤S3，对所述图像进行去噪处理以及边缘检测处理，以获得图像I_NS，将该图像I_NS划分为多个等分区域，其中，每个所述等分区域中包含一个子光瞳像，且所述等分区域的数量与所述棱锥波前传感器的棱锥斜面的数量n一致；

步骤S4，利用公式(1)对所述图像I_NS中的每个像素点的灰度值进行二值化处理，以获得二值图像I_b，

其中，I_b(i,j)表示所述二值图像I_b中坐标为(i,j)的像素点的灰度值，I_NS(t；i,j)表示第t个所述子光瞳像所在的所述等分区域中坐标为(i,j)的像素点的光强值，max{I_NS(t)}表示第t个所述子光瞳像所在的所述等分区域的最大灰度值，α表示阈值系数；以及

步骤S5，将第t个所述子光瞳像所在的所述等分区域中满足条件：I_b(i,j)＝1的m个像素点的集合标记为A_t{(i,j)}，并将该集合A_t{(i,j)}中的m个像素点定义为处在以(O_x(t),O_y(t))为圆心、以O_r(t)为半径的圆上的点，利用最小二乘法求解公式(2)，以获得O_x(t)、O_y(t)、O_r(t)的最优值，

(i-O_x(t))²+(j-O_y(t))²＝O_r(t)²，t＝1,2,……,n(2)，

并分别将O_x(t)、O_y(t)的最优值做四舍五入后保留整数作为第t个所述子光瞳像的圆心坐标值，取n个O_r(t)的最优值的平均值的整数部分作为所有所述子光瞳像的统一的半径值。

在上述的棱锥波前传感器光瞳像标定方法中，所述自适应光学系统包括波前控制器以及与其连接的倾斜镜，其中，所述倾斜镜被配置为根据所述波前控制器发送的控制信号产生圆周调制信号，以使所述棱锥波前传感器采集所述光瞳像图像。

在上述的棱锥波前传感器光瞳像标定方法中，所述倾斜镜为具有压电陶瓷驱动结构、MEMS结构或液晶结构的倾斜镜。

在上述的棱锥波前传感器光瞳像标定方法中，所述光瞳像图像包括系统像差以及大气湍流畸变波前像差。

在上述的棱锥波前传感器光瞳像标定方法中，所述棱锥波前传感器为无调制反射或折射棱锥波前传感器、有调制反射或折射棱锥波前传感器、衍射棱锥波前传感器或拼接棱锥波前传感器。

在上述的棱锥波前传感器光瞳像标定方法中，在所述步骤S2中，根据公式(3)计算所有所述光瞳像图像之和，

$\hat{I}=\underset{k=1}{\overset{M}{\Σ}}{I}_k---\left(3\right),$

其中，I_k表示第k帧所述光瞳像图像，M表示所述光瞳像图像的数量。

在上述的棱锥波前传感器光瞳像标定方法中，在所述步骤S3中，采用高斯滤波算法对所述图像进行去噪处理。

在上述的棱锥波前传感器光瞳像标定方法中，在所述步骤S3中，采用Roberts边缘检测算法、Prewitt边缘检测算法、Sobel边缘检测算法、Canny边缘检测算法、Marr-Hildreth边缘检测算法、梯度边缘检测算法、Laplace边缘检测算法或小波边缘检测算法对所述图像进行边缘检测处理。

在上述的棱锥波前传感器光瞳像标定方法中，在所述步骤S4中，所述阈值系数α的取值范围为1-10。

在上述的棱锥波前传感器光瞳像标定方法中，在所述步骤S5中，所述像素点的个数m大于等于3。

由于采用了上述的技术解决方案，本发明通过对棱锥波前传感器采集到的多帧光瞳像图像求和后得到新的图像进行去噪、边缘检测、二值化处理后得到二值图像，并对二值图像进行分区拟合计算得到各个子光瞳像的中心(即圆心坐标值)和尺寸(即半径值)，从而实现了对光瞳像的标定。本发明无需在自适应光学系统中引入额外的器件即可实现对光瞳像的尺寸及位置的标定，因此实现本发明的系统结构简单，成本较低；同时，通过对光瞳像图像之和进行去噪处理以及边缘检测处理，可使光瞳像的标定不受光学系统像差以及大气湍流畸变波前像差的影响，从而提高稳定性和重复性；另外，本发明用途广泛，如可对无调制反射或折射棱锥波前传感器、有调制反射或折射棱锥波前传感器、衍射棱锥波前传感器、拼接棱锥波前传感器等的光瞳像进行标定。

附图说明

图1是本发明一种棱锥波前传感器光瞳像标定方法的一种实施例中自适应光学系统的结构示意图；

图2是本发明一种棱锥波前传感器光瞳像标定方法的一种实施例中图像的示意图；

图3是本发明一种棱锥波前传感器光瞳像标定方法的一种实施例中图像I_NS的示意图；

图4是本发明一种棱锥波前传感器光瞳像标定方法的一种实施例中二值图像I_b的示意图；

图5是本发明一种棱锥波前传感器光瞳像标定方法的一种实施例中标定后的光瞳像图像的示意图。

具体实施方式

下面结合附图，给出本发明的较佳实施例，并予以详细描述。

本发明，即一种棱锥波前传感器光瞳像标定方法，其包括以下步骤:

步骤S1，提供基于棱锥波前传感器的自适应光学系统，利用该棱锥波前传感器采集多帧光瞳像图像；

步骤S2，计算所有光瞳像图像之和，并将计算结果标记为图像(如图2所示)；

步骤S3，对图像进行去噪处理以及边缘检测处理，以获得图像I_NS(如图3所示)，将该图像I_NS划分为多个等分区域，其中，每个等分区域中包含一个子光瞳像，且等分区域的数量与棱锥波前传感器的棱锥斜面的数量n一致(例如，对于四棱锥，则有四个等分区域；对于三棱锥，则有三个等分区域；对于六棱锥，则有六个等分区域)；

步骤S4，利用公式(1)对图像I_NS中的每个像素点的灰度值进行二值化处理，以获得二值图像I_b，

其中，I_b(i,j)表示二值图像I_b中坐标为(i,j)的像素点的灰度值，I_NS(t；i,j)表示第t个子光瞳像所在的等分区域中坐标为(i,j)的像素点的光强值，max{I_NS(t)}表示第t个子光瞳像所在的等分区域的最大灰度值，α表示阈值系数；以及

步骤S5，将第t个子光瞳像所在的等分区域中满足条件：I_b(i,j)＝1的m个像素点的集合标记为A_t{(i,j)}，并将该集合A_t{(i,j)}中的m个像素点定义为处在以(O_x(t),O_y(t))为圆心、以O_r(t)为半径的圆上的点，利用最小二乘法求解公式(2)，以获得O_x(t)、O_y(t)、O_r(t)的最优值，

(i-O_x(t))²+(j-O_y(t))²＝O_r(t)²，t＝1,2,……,n(2)，

并分别将O_x(t)、O_y(t)的最优值做四舍五入后保留整数作为第t个子光瞳像的圆心坐标值，取n个O_r(t)的最优值的平均值的整数部分作为所有子光瞳像的统一的半径值。

至此可获得每个子光瞳像的圆心坐标值及半径值，即可完成对光瞳像的位置和尺寸的标定(如图5所示)。

在本实施例中，步骤S1中的自适应光学系统的结构可如图1所示，其包括：波前校正器1、分束镜2、棱锥波前传感器3(例如为无调制反射或折射棱锥波前传感器、有调制反射或折射棱锥波前传感器、衍射棱锥波前传感器或拼接棱锥波前传感器，在本实施例中采用的棱锥波前传感器3是四棱锥波前传感器，即，其棱锥斜面的数量n＝4)、波前控制器4、成像系统5以及倾斜镜6(例如可采用具有压电陶瓷驱动结构、MEMS结构或液晶结构的倾斜镜)，其中，大气湍流畸变波前依次经过倾斜镜6、波前校正器1、分束镜2后，一束光被棱锥波前传感器3探测，另一束光进入成像系统5，波前控制器4用于控制波前校正器1和倾斜镜6以对波前进行校正，倾斜镜6根据波前控制器4发送的控制信号产生圆周调制信号，以使棱锥波前传感器3采集光瞳像图像(采集时间大于倾斜镜6的调制周期)，此时的光瞳像图像包括系统像差以及大气湍流畸变波前像差。由于光学系统误差的存在，此时难以直接对棱锥波前传感器3的光瞳像的尺寸和位置进行标定，因为系统误差的存在会导致光瞳像边缘模糊，即，使得光瞳像的边缘信息缺失，因此，在这种情况下难以对光瞳像进行准确的标定。

在步骤S2中，可根据公式(3)计算所有光瞳像图像之和，

$\hat{I}=\underset{k=1}{\overset{M}{\Σ}}{I}_k---\left(3\right),$

其中，I_k表示第k帧光瞳像图像，M表示光瞳像图像的数量。

在本实施例中，在步骤S3中，可采用高斯滤波算法对图像进行去噪处理，并且采用基于微分算子的边缘算法(例如：Roberts边缘检测算法、Prewitt边缘检测算法、Sobel边缘检测算法、Canny边缘检测算法、Marr-Hildreth边缘检测算法、梯度边缘检测算法、Laplace边缘检测算法或小波边缘检测算法)对图像进行边缘检测处理。

在步骤S4中，阈值系数α一般根据棱锥波前传感器3的探测噪声进行设定，如果噪声比较大，阈值就不能太大，否则会影响标定精度，在本实施例中，阈值系数α的取值范围为1-10，一般取2即可满足绝大部分应用场合。

在步骤S5中，各个等分区域中满足条件：I_b(i,j)＝1的像素点的个数m大于等于3。

经仿真实验验证：随机产生系统像差与大气湍流畸变波前像差(均方根在0～1.7λ之间变化)，本发明可以对光瞳像位置和光瞳像尺寸的绝对标定误差都在1个像素以内，可以证明本发明可以准确对光瞳像进行标定，标定精度满足实际应用要求。

以上所述的，仅为本发明的较佳实施例，并非用以限定本发明的范围，本发明的上述实施例还可以做出各种变化。即凡是依据本发明申请的权利要求书及说明书内容所作的简单、等效变化与修饰，皆落入本发明专利的权利要求保护范围。本发明未详尽描述的均为常规技术内容。

Claims (10)

1.一种棱锥波前传感器光瞳像标定方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤:

步骤S1，提供基于棱锥波前传感器的自适应光学系统，利用所述棱锥波前传感器采集多帧光瞳像图像；

步骤S2，计算所有所述光瞳像图像之和，并将计算结果标记为图像

步骤S3，对所述图像进行去噪处理以及边缘检测处理，以获得图像I_NS，将该图像I_NS划分为多个等分区域，其中，每个所述等分区域中包含一个子光瞳像，且所述等分区域的数量与所述棱锥波前传感器的棱锥斜面的数量n一致；

步骤S4，利用公式(1)对所述图像I_NS中的每个像素点的灰度值进行二值化处理，以获得二值图像I_b，

其中，I_b(i,j)表示所述二值图像I_b中坐标为(i,j)的像素点的灰度值，I_NS(t；i,j)表示第t个所述子光瞳像所在的所述等分区域中坐标为(i,j)的像素点的光强值，max{I_NS(t)}表示第t个所述子光瞳像所在的所述等分区域的最大灰度值，α表示阈值系数；以及

步骤S5，将第t个所述子光瞳像所在的所述等分区域中满足条件：I_b(i,j)＝1的m个像素点的集合标记为A_t{(i,j)}，并将该集合A_t{(i,j)}中的m个像素点定义为处在以(O_x(t),O_y(t))为圆心、以O_r(t)为半径的圆上的点，利用最小二乘法求解公式(2)，以获得O_x(t)、O_y(t)、O_r(t)的最优值，

(i-O_x(t))²+(j-O_y(t))²＝O_r(t)²，t＝1,2,……,n(2)，

并分别将O_x(t)、O_y(t)的最优值做四舍五入后保留整数作为第t个所述子光瞳像的圆心坐标值，取n个O_r(t)的最优值的平均值的整数部分作为所有所述子光瞳像的统一的半径值。

2.根据权利要求1所述的棱锥波前传感器光瞳像标定方法，其特征在于，所述自适应光学系统包括波前控制器以及与其连接的倾斜镜，其中，所述倾斜镜被配置为根据所述波前控制器发送的控制信号产生圆周调制信号，以使所述棱锥波前传感器采集所述光瞳像图像。

3.根据权利要求2所述的棱锥波前传感器光瞳像标定方法，其特征在于，所述倾斜镜为具有压电陶瓷驱动结构、MEMS结构或液晶结构的倾斜镜。

4.根据权利要求1所述的棱锥波前传感器光瞳像标定方法，其特征在于，所述光瞳像图像包括系统像差以及大气湍流畸变波前像差。

5.根据权利要求1所述的棱锥波前传感器光瞳像标定方法，其特征在于，所述棱锥波前传感器为无调制反射或折射棱锥波前传感器、有调制反射或折射棱锥波前传感器、衍射棱锥波前传感器或拼接棱锥波前传感器。

6.根据权利要求1所述的棱锥波前传感器光瞳像标定方法，其特征在于，在所述步骤S2中，根据公式(3)计算所有所述光瞳像图像之和，

$\hat{I}=\underset{k=1}{\overset{M}{\Σ}}{I}_k---\left(3\right),$

其中，I_k表示第k帧所述光瞳像图像，M表示所述光瞳像图像的数量。

7.根据权利要求1所述的棱锥波前传感器光瞳像标定方法，其特征在于，在所述步骤S3中，采用高斯滤波算法对所述图像进行去噪处理。

8.根据权利要求1所述的棱锥波前传感器光瞳像标定方法，其特征在于，在所述步骤S3中，采用Roberts边缘检测算法、Prewitt边缘检测算法、Sobel边缘检测算法、Canny边缘检测算法、Marr-Hildreth边缘检测算法、梯度边缘检测算法、Laplace边缘检测算法或小波边缘检测算法对所述图像进行边缘检测处理。

9.根据权利要求1所述的棱锥波前传感器光瞳像标定方法，其特征在于，在所述步骤S4中，所述阈值系数α的取值范围为1-10。

10.根据权利要求1所述的棱锥波前传感器光瞳像标定方法，其特征在于，在所述步骤S5中，所述像素点的个数m大于等于3。