[发明专利]一种基于图像矩特征的波前校正方法在审
| 申请号： | 201910233348.8 | 申请日： | 2019-03-26 |
| 公开（公告）号： | CN110020719A | 公开（公告）日： | 2019-07-16 |
| 发明（设计）人： | 徐杨杰;黄永梅;王强;贺东;郭弘扬 | 申请（专利权）人： | 中国科学院光电技术研究所 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G02B26/06;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610209 *** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图像矩特征的波前校正方法。该方法利用装置包括：图像采集模块，图像处理模块，神经网络模块和执行机构。具体方法为：入射光通过分光镜一分为二，分别汇聚成聚焦光斑和离焦光斑，图像采集模块负责采集光斑；图像处理模块负责对光斑进行图像矩运算，并将图像矩运算后提取的特征作为神经网络的输入；经过大量图像特征训练后，神经网络模块根据图像处理模块传递的图像特征拟合出对应的Zernike系数；最后执行机构根据拟合的Zernike系数实现对大气湍流产生的波前畸变的校正。 | ||
| 搜索关键词： | 图像矩 图像处理模块 光斑 校正 神经网络模块 图像采集模块 拟合 运算 图像特征训练 波前畸变 大气湍流 聚焦光斑 利用装置 神经网络 图像特征 一分为二 分光镜 后提取 入射光 离焦 采集 汇聚 传递 | ||
【主权项】：
1.一种基于图像矩特征的波前校正方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：步骤一、入射光通过分光镜一分为二，分别汇聚成聚焦光斑和离焦光斑，图像采集模块负责采集光斑；步骤二、图像处理模块负责对光斑进行图像矩运算，并将图像矩运算后提取的特征作为神经网络的输入；步骤三、经过大量图像特征训练后，神经网络模块根据图像处理模块传递的图像特征拟合出对应的Zernike系数；步骤四、执行机构根据拟合的Zernike系数实现对大气湍流产生的波前畸变的校正。
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