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摘要:
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.
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文献信息
篇名 哈特曼传感器子孔径光斑的 局部自适应阈值分割方法
来源期刊 光电工程 学科 物理学
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
年,卷(期) 2018,(10) 所属期刊栏目 科研论文
研究方向 页码范围 35-42
页数 8页 分类号 O436.3
字数 4675字 语种 中文
DOI 10.12086/oee.2018.170699
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李新阳 中国科学院自适应光学重点实验室 84 1029 16.0 30.0
5 王彩霞 中国科学院自适应光学重点实验室 12 106 7.0 10.0
9 李旭旭 中国科学院自适应光学重点实验室 1 6 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
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
研究起点
研究来源
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相关学者/机构
期刊影响力
光电工程
月刊
1003-501X
51-1346/O4
大16开
四川省成都市双流350信箱
1974
chi
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4776
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