基于混合解包裹的正六边形拼接光瞳相位恢复算法研究

相位恢复法是一种利用多个离焦面光强分布采用基于傅里叶变换的迭代变换恢复瞳面相位分布的波前传感方法。采用改进的傅里叶迭代变换算法,当波前传感范围超过1个波长时,需要在迭代过程中采用相位解包裹算法。针对18块正六边形拼接的复杂光瞳,提出采用路径无关和最小二乘相结合的混合相位解包裹算法,提高了波前传感精度和动态范围。通过仿真比较了所提方法与单独采用一种相位解包裹方法时的波前传感性能,分析了所提方法的动态范围及噪声对算法精度的影响。仿真结果表明,当波前PV值为3.5λ时,算法的精度为λ/43;当噪声RMS值为10(图像为12Bit量化)时,算法的精度优于λ/40。     

改进的多重网格法重建含遮拦物的干涉波前

阐述了由单张干涉图求取相位主值图像及最小二乘相位恢复。推导出基于梯度拟合的泊松方程及其离散化形成后,详细讨论了多重网格法对此方程求解的原理和过程。结合路径无关与路径相关算法的优点,设计了自适应最优路径法作为多重网格法的预处理,改进迭代的初始条件,提高了重建精度,同时大大加快了收敛速度。实验结果证明改进的多重网格法对含遮挡物的干涉图能获得很好的波前重建效果。     

基于GS加权改进算法的相位恢复

阐述了GS算法用于相位恢复的原理,并对算法的应用范围进行了扩展,不再局限于已知光瞳面和焦平面光强的情况。仿真中,选取了光束自由传输的两个垂轴截面,利用光强分布,采用了GS迭代算法对常见的几种波前畸变进行了恢复。针对相位恢复中GS算法收敛速度慢和精度低的问题,提出了迭代过程中,在光束输入端和输出端分别进行加权改进,给出了加权系数取值范围。仿真结果表明,这种改进有利于算法跳出局部极值,在加权值取1.2时,针对象散像差的恢复中,速度和精度提高了2倍左右,对一些其它常见像差的恢复精度也有所提高。     

图像噪声对相位变更波前传感的影响研究

相位变更(PD)方法是一种基于两个或多个不同离焦面图像来恢复光瞳畸变波前相位的光学波前传感技术.它使用相对简单的光学系统,运用统计最优化计算方法,借鉴图像处理中的一些技术手段,在得到波前信息的同时,还可以得到目标的清晰像.但当图像存在噪声时,用于优化算法的误差函数会出现许多局部极值点,这会影响算法的收敛速度,共至会导致算法陷入局部极值而得不到正确的估计解.为消除这些影响,需对图像进行降噪处理.在实际光学系统中,由于光瞳大小的限制,实际得到图像的高频信息一般要远少于低频信息,所以宜使用低通滤波器对图像进行滤波.仿真中通过比较各种滤波器性能,针对含有加性高斯噪声的图像,采用了对图像模糊影响较小的巴特沃思(Butterworth)低通滤波器.研究结果表明,利用滤波器处理后的图像,相位恢复结果的均方根误差(RMsE)比未使用滤波器有明显下降.     

一种基于图像融合和卷积神经网络的相位恢复方法

相位恢复法利用光波传输中某一(或某些)截面上的光强分布来传感系统波前,其结构简单,不易受震动及环境干扰,被广泛应用于光学遥感和像差检测等领域.传统相位恢复法采用迭代计算,很难满足实时性要求,且在一定程度上依赖于迭代转换或迭代优化初值.为克服上述问题,本文提出了一种基于卷积神经网络的相位恢复方法,该方法采用基于小波变换的图像融合技术对焦面和离焦面图像进行融合处理,可在不损失图像信息的同时简化卷积神经网络的输入.网络模型训练完成后可依据输入的融合图像直接输出表征波前相位的4-9阶Zernike系数,且波前传感精度均方根(root-mean-square,RMS)可达0.015λ,λ=632.8 nm.研究了噪声、离焦量误差和图像采样分辨率等因素对波前传感精度的影响,验证了该方法对噪声具有一定鲁棒性,相对离焦量误差在7.5%内时,波前传感精度RMS仍可达0.05λ,且随着图像采样分辨率的提升,波前传感精度有所改善,但训练时间成本随之增加.此外,分析了实际应用中,当系统像差阶数与网络训练阶数略有差异时,本方法所能实现的传感精度,并给出了解决方案.     

光强传播方程相位恢复的实验验证

在傍轴近似条件下, 可以利用光强传播方程(ITE)对畸变波前进行相位恢复。对于衍射受限的光学系统, 很难获得相位的边界径向斜率值作为边界条件, 此外, 要获得精确的圆域边界采样值也并非易事。为了克服上述困难, 进一步研究了相位恢复改进方法, 即改变了方程的表示形式、计算区域和边界条件, 并用多重网格法进行求解获得重构相位, 最后再将其修正。为了验证算法的精确性, 搭建了实验系统对算法进行实验验证, 将由CCD探测的光强分布进行计算得到的相位分布与相位恢复算法(PR算法)的结果进行比较, 证明在光强分布非均匀的情况下, 该方法恢复的相位均方根误差能够达到017 λ, 可以适用于波前传感精度要求不是很高的相位恢复。     

基于相位恢复的无调制四棱锥波前传感器

四棱锥波前传感器具有能量利用率高和空间采样率高的优点,已成功应用于天文自适应光学、镜面检测及显微成像等领域。提出一种新的无调制四棱锥波前传感器,根据四棱锥波前传感器的光场传播模型,利用相位恢复算法迭代优化出待测波前。入射光经四棱锥锥尖分光后会聚所得的子光瞳像为相位恢复算法提供了丰富的信息,使其收敛速度加快。数值模拟结果表明,基于相位恢复的四棱锥波前传感器具有精度高、收敛速度快、抗噪性好等特点,并且无需调制便能获得较大的动态范围。     

用于三维测量的快速相位解包裹算法

减少条纹投影轮廓术的条纹图数量一直是本领域的研究热点。传统的时间相位解包裹算法,一般需要额外的条纹信息来确定条纹级次,导致条纹图数量过多。提出一种用于三维测量的快速相位解包裹算法,只需要N步标准相移正弦条纹图,就可以完成绝对相位的计算。首先,利用标准相移算法计算包裹相位和消除背景的掩膜;然后,直接利用包裹相位和掩膜,根据连通域标记算法计算条纹级次,进而求得绝对相位。该方法最少只需3幅条纹图,就可以完成三维测量,数据处理速度快。计算机仿真和实验结果验证了该方法的有效性和鲁棒性。     

基于瀑布型多重网格加速的复指数波前复原算法

激光在大气中传输时,由于强湍流或长传输距离的影响,畸变波前中出现由相位起点组成的不连续相位,现有波前复原算法不能有效复原不连续相位,使得自适应光学系统校正效果下降甚至失效.本文分析了最小二乘波前复原算法不能复原相位奇点的原因,提出了基于瀑布型多重网格加速的复指数波前复原算法,给出了复指数波前复原算法中迭代计算、降采样、插值计算的实现方式.研究了该方法对不连续相位和随机连续相位的复原能力,数值分析了采用复指数波前复原算法的自适应光学系统对大气湍流像差的校正效果.仿真结果表明,同等复原精度下,相比直接迭代过程,该方法所需浮点乘数目减少了近2个数量级,且随着夏克-哈特曼波前传感器子孔径数目增加,其在计算量上的优势更加明显. Rytov方差较大时,相比直接斜率法,自适应光学系统采用复指数波前复原算法后校正光束Strehl比提升1倍.     

欠采样包裹相位图的展开算法

利用四种常见算法对由球面参考光像面数字全息显微术得到的中药饮片海金沙细胞的包裹相位图进行了相位解包裹。结果表明:基于离散余弦的最小二乘算法和预条件共轭梯度算法会使欠采样区域的误差进行传递,使得解包裹相位产生较大误差;质量图导向路径跟踪算法由于未识别残差点,导致出现拉线或者孤岛区域,而且处理速度很慢;基于横向剪切干涉的最小二乘算法处理欠采样包裹相位图的效果最好,而且处理速度较快。