一种噪声光斑图像自适应窗口预处理质心算法及系统

1.本发明属于噪声图像处理和质心计算的技术领域，尤其涉及一种噪声光斑图像自适应窗口预处理质心算法及系统。


背景技术：

2.大口径激光由于其尺寸较大，光束质量较难进行直接测量，通过搭建贴合待测激光束尺寸的透镜阵列在光学系统出口处得到激光的光束质量参数。在实际应用场景中，受环境光、探测器噪声等因素影响，探测器阵列采集到的光斑图像通常会出现子孔径光斑强度分布不均匀，导致子光斑质心定位精度下降，影响波前复原精度，从而使得光束质量参数测量精度降低。
3.为了解决透镜阵列子光斑图像的质心定位问题，科研人员近年来提出了一系列的方法。通过改进质心定位算法提高质心探测精度，如质心法、阈值质心法、加权质心法等，其中，质心法可以看作是一种对目标图像灰度值的加权运算，利用光斑图像灰度值的加权平均来获得光斑质心具体坐标，而阈值质心法可将灰度图中的噪声过滤掉，但是应根据实际图像中目标像点所处局部区域的背景特性确定合适的阈值；通过空域滤波对光斑图像像素值进行直接处理的方法包括均值滤波、中值滤波等，均值滤波又称线性滤波，主要采用几何邻域平均法，中值滤波是一种常用的非线性平滑滤波器，其基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个领域中各点值的中值代换。此外，基于神经网络的质心提取方法也得到广泛应用。
4.上述方法中，在光斑图像信噪比水平较差的情况下，使用均值滤波或中值滤波方法对图像的滤波处理效果较差，采用质心法、阈值质心法、加权质心法等对质心的计算精度普遍较低。而使用基于神经网络的质心提取方法时，质心定位精度依赖于训练集生成方式以及模型训练精度，入射光束近场光强动态起伏时训练集生成复杂、模型训练难度增大，目前尚难以用于实际的复杂波前探测场景。


技术实现要素：

5.为了弥补目前在低信噪比情况时光斑图像质心计算精度的不足，实现在低信噪比情况下光斑质心的精确测量，本发明提出了一种噪声光斑图像自适应窗口预处理质心算法及系统，具体技术方案如下：一种噪声光斑图像自适应窗口预处理质心算法，包括：根据测量系统对应的衍射极限角，获得噪声光斑图像对应的光斑理论尺寸d；同时，将噪声光斑图像二值化后，圈出像素值大于阈值的白色区域，并选择出最大的框形作为准窗口，得到准窗口尺寸(a,b)，a，b分别代表所述准窗口的长和宽；对比a、b、d的值，选取自适应窗口，获得自适应窗口的长和宽；在所加窗口内对噪声光斑图像进行质心计算。
6.可选的，选取自适应窗口，获得自适应窗口的长和宽的原则为：
，
7.其中，i为待测光斑数，d为各个子孔径焦平面内的光斑理论尺寸，、分别代表最终确定所加各个窗口的长和宽。
8.可选的，采用质心法对噪声光斑图像进行质心计算，计算公式如下：，
9.式中，x0,y0分别为质心的横、纵坐标，m，n分别表示横、纵坐标上的像素总数，f(i,j)表示第(i,j)个像素的灰度值，i和j分别是对应像素点的横坐标和纵坐标。
10.可选的，所述质心法为阈值质心法，对噪声光斑图像进行质心计算的公式如下：，
11.式中，x0,y0分别为质心的横、纵坐标，m，n分别表示横、纵坐标上的像素总数，f(i,j)表示第(i,j)个像素的灰度值，i和j分别是对应像素点的横坐标和纵坐标，t为所设阈值。
12.可选的，所述将噪声光斑图像二值化使用的方法为全局阈值法或自适应阈值法或otsu法。
13.可选的，将噪声光斑图像二值化之前，处理光斑图像还包括对噪声光斑图像进行均值滤波处理。
14.可选的，根据测量系统对应的衍射极限角，获得噪声光斑图像对应的光斑理论尺寸d，包括：根据公式得到待测激光系统发射的光束经过透镜阵列中的单个透镜的衍射极限角，再根据一倍的衍射极限角确定在探测器焦平面上的光斑理论尺寸d，确定在探测器焦平面上的光斑理论尺寸d，公式为：。
15.可选的，在所加窗口内对噪声光斑图像进行质心计算采用质心法或阈值质心法。
16.一种噪声光斑图像自适应窗口预处理质心算法系统，包括：光斑尺寸获取单元，根据测量系统对应的衍射极限角，获得噪声光斑图像对应的光斑理论尺寸d；预加窗处理单元，将处理后的噪声光斑图像内的白色区域进行框形包围，得到对光斑图像预加窗处理时的准窗口尺寸(a,b)，a，b分别代表所述准窗口的长和宽；自适应窗口单元，对比a、b、d的值，选取自适应窗口，获得自适应窗口的长和宽；质心计算单元，在所加窗口内采用质心法对噪声光斑图像进行质心计算。
17.可选的，还包括噪声光斑图像处理单元；与预加窗处理单元的输入端连接，用于平滑输入到预加窗处理单元中的噪声光斑图像的噪声和通过二值法简化噪声光斑图像噪声。
18.本发明的优点在于：（1）本发明通过对比阵列光斑的理论计算尺寸以及处理后的噪声光斑图像的实际尺寸，对待测光斑进行自适应加窗处理，在保证光斑质心计算有效范围的同时极大的降低了噪声对质心探测的影响。
19.（2）本发明提出的方法基于质心法和阈值质心法，阈值质心法在信噪比中高水平时对噪声图像的质心提取精度已相对较高，故本发明在其基础上对待测光斑图像进行自适应加窗操作后，不仅在低信噪比时提高了光斑质心探测精度，在中高水平信噪比时噪声图像的质心提取精度也得到了进一步的提高。
20.（3）本发明弥补了现有质心测量算法在低信噪比时质心探测精度的不足，可实现在不同信噪比水平下光斑质心的高精度测量。
附图说明
21.图1为本发明的测量方法流程图。
22.图2为本发明的测量方法示意图。
23.图3为本发明的待测光斑自适应窗口方法示意图。
24.图4为本发明的测量系统的结构框图。
25.图中：1、待测激光系统；2、透镜阵列；3、探测器阵列；4、噪声光斑图像；5、处理计算机。
具体实施方式
26.为了弥补目前在低信噪比情况时光斑图像质心计算精度的不足，实现在低信噪比情况下光斑质心的精确测量，如图1所示，本发明提出了一种噪声光斑图像自适应窗口预处理质心算法，包括：s100、根据测量系统对应的衍射极限角，获得噪声光斑图像对应的光斑理论尺寸d；同时，将噪声光斑图像二值化后，圈出像素值大于阈值的白色区域，并选择出最大的框形作为准窗口，得到准窗口尺寸(a,b)，a，b分别代表所述准窗口的长和宽；s200、对比a、b、d的值，选取自适应窗口，获得自适应窗口的长和宽；s300、在所加窗口内对噪声光斑图像进行质心计算。
27.可选的，选取自适应窗口，获得自适应窗口的长和宽的原则为：，
28.其中，i为待测光斑数，d为各个子孔径焦平面内的光斑理论尺寸，、分别代表最终确定所加各个窗口的长和宽。
29.其中一种方案中，在步骤s300中，直接采用质心法对噪声光斑图像进行质心计算，计算公式如下：
，
30.式中，x0,y0分别为质心的横、纵坐标，m，n分别表示横、纵坐标上的像素总数，f(i,j)表示第(i,j)个像素的灰度值，i和j分别是对应像素点的横坐标和纵坐标。
31.另一种方案中，在步骤s300中，所述质心法为阈值质心法，对噪声光斑图像进行质心计算的公式如下：，
32.式中，x0,y0分别为质心的横、纵坐标，m，n分别表示横、纵坐标上的像素总数，f(i,j)表示第(i,j)个像素的灰度值，i和j分别是对应像素点的横坐标和纵坐标，t为所设阈值。
33.优选的，在步骤s100中，将噪声光斑图像二值化后，圈出像素值大于阈值的白色区域，并选择出最大的框形作为准窗口，所述二值化使用的方法为全局阈值法或自适应阈值法或otsu法。在本方案中使用全局阈值法。
34.优选的，将噪声光斑图像二值化之前，处理光斑图像还包括对噪声光斑图像进行均值滤波处理，这样降低对二值化处理时的整个噪声光斑图像内出现的白点数，即分布在有效光斑区域之外的部分出现相对较多的值为1的点，在选取自适应窗口时，独立的白点减少，选取自适应窗口时更快，可以有效的降低对噪声光斑图像框选的影响。如图2所示，其中均值滤波处理是在处理计算机5中实施，均值滤波处理时用当前待处理像素点(x，y)及其若干邻域像素组成一个模板，并求出模板中所有像素的均值，用以取代原图像中当前像素的值。对图像中每个像素做相同处理构成新的噪声光斑图像。
35.可选的，如图2和图3所示，步骤s100中，根据测量系统对应的衍射极限角，获得噪声光斑图像对应的光斑理论尺寸d，包括：根据公式得到待测激光系统1发射的光束经过透镜阵列2中的单个透镜的衍射极限角，再根据一倍的衍射极限角确定在探测器焦平面上的光斑理论尺寸d，即畸变波前经过探测器阵列3后在各个子孔径焦平面内的光斑理论尺寸d。其中子孔径焦平面在探测器焦平面的靶面上。可选的，确定在探测器焦平面上的光斑理论尺寸d，公式为：。
36.如图4所示，一种噪声光斑图像自适应窗口预处理质心算法系统，包括：光斑尺寸获取单元100，根据测量系统对应的衍射极限角，获得噪声光斑图像对应的光斑理论尺寸d；预加窗处理单元200，将处理后的噪声光斑图像内的白色区域进行框形包围，得到对光斑图像预加窗处理时的准窗口尺寸(a,b)，a，b分别代表所述准窗口的长和宽；自适应窗口单元300，对比a、b、d的值，选取自适应窗口，获得自适应窗口的长和
宽；质心计算单元400，在所加窗口内对噪声光斑图像进行质心计算。
37.可选的，还包括噪声光斑图像处理单元500；与预加窗处理单元200的输入端连接，用于平滑输入到预加窗处理单元200中的噪声光斑图像的噪声和通过二值法简化噪声光斑图像噪声。
38.以上仅为本发明创造的较佳实施例而已，并不用以限制本发明创造，凡在本发明创造的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明创造的保护范围之内。

技术特征：
1.一种噪声光斑图像自适应窗口预处理质心算法，其特征在于，包括：根据测量系统对应的衍射极限角，获得噪声光斑图像对应的光斑理论尺寸d；同时，将噪声光斑图像二值化后，圈出像素值大于阈值的白色区域，并选择出最大的框形作为准窗口，得到准窗口尺寸(a,b)，a，b分别代表所述准窗口的长和宽；对比a、b、d的值，选取自适应窗口，获得自适应窗口的长和宽；在所加窗口内对噪声光斑图像进行质心计算。2.根据权利要求1所述的一种噪声光斑图像自适应窗口预处理质心算法，其特征在于，选取自适应窗口，获得自适应窗口的长和宽的原则为：,其中，i为待测光斑数，d为各个子孔径焦平面内的光斑理论尺寸，、分别代表最终确定所加各个窗口的长和宽。3.根据权利要求1所述的一种噪声光斑图像自适应窗口预处理质心算法，其特征在于，采用质心法对噪声光斑图像进行质心计算，计算公式如下：，式中，x0,y0分别为质心的横、纵坐标，m，n分别表示横、纵坐标上的像素总数，f(i,j)表示第(i,j)个像素的灰度值，i和j分别是对应像素点的横坐标和纵坐标。4.根据权利要求1所述的一种噪声光斑图像自适应窗口预处理质心算法，其特征在于，所述质心法为阈值质心法，对噪声光斑图像进行质心计算的公式如下：，式中，x0,y0分别为质心的横、纵坐标，m，n分别表示横、纵坐标上的像素总数，f(i,j)表示第(i,j)个像素的灰度值，i和j分别是对应像素点的横坐标和纵坐标，t为所设阈值。5.根据权利要求1所述的一种噪声光斑图像自适应窗口预处理质心算法，其特征在于，所述将噪声光斑图像二值化使用的方法为全局阈值法或自适应阈值法或otsu法。6.根据权利要求5所述的一种噪声光斑图像自适应窗口预处理质心算法，其特征在于，将噪声光斑图像二值化之前，处理光斑图像还包括对噪声光斑图像进行均值滤波处理。7.根据权利要求1所述的一种噪声光斑图像自适应窗口预处理质心算法，其特征在于，根据测量系统对应的衍射极限角，获得噪声光斑图像对应的光斑理论尺寸d，包括：根据公式得到待测激光系统发射的光束经过透镜阵列中的单个透镜的衍射
极限角，再根据一倍的衍射极限角确定在探测器焦平面上的光斑理论尺寸d，确定在探测器焦平面上的光斑理论尺寸d，公式为：。8.根据权利要求7所述的一种噪声光斑图像自适应窗口预处理质心算法，其特征在于,在所加窗口内对噪声光斑图像进行质心计算采用质心法或阈值质心法。9.一种实现噪声光斑图像自适应窗口预处理质心算法的系统，其特征在于，包括：光斑尺寸获取单元，根据测量系统对应的衍射极限角，获得噪声光斑图像对应的光斑理论尺寸d；预加窗处理单元，将处理后的噪声光斑图像内的白色区域进行框形包围，得到对光斑图像预加窗处理时的准窗口尺寸(a,b)，a，b分别代表所述准窗口的长和宽；自适应窗口单元，对比a、b、d的值，选取自适应窗口，获得自适应窗口的长和宽；质心计算单元，在所加窗口内采用质心法对噪声光斑图像进行质心计算。10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，还包括噪声光斑图像处理单元；与预加窗处理单元的输入端连接，用于平滑输入到预加窗处理单元中的噪声光斑图像的噪声和通过二值法简化噪声光斑图像噪声。

技术总结
一种噪声光斑图像自适应窗口预处理质心算法及系统，算法包括根据测量系统对应的衍射极限角，获得噪声光斑图像对应的光斑理论尺寸D；同时，将噪声光斑图像二值化后，圈出像素值大于阈值的白色区域，并选择出最大的框形作为准窗口，得到准窗口尺寸(A,B)，A，B分别代表所述准窗口的长和宽；对比A、B、D的值，选取自适应窗口，获得自适应窗口的长和宽；在所加窗口内对噪声光斑图像进行质心计算。该发明的优点在于：本发明通过对比光斑理论尺寸D以及处理后的噪声光斑图像的实际尺寸，对待测光斑进行自适应加窗处理，在保证噪声光斑图像中光斑质心计算有效范围的同时极大的降低了噪声对质心探测的影响。探测的影响。探测的影响。


技术研发人员：秦来安 王港雨 侯再红 靖旭 何枫 张巳龙
受保护的技术使用者：中国科学院合肥物质科学研究院
技术研发日：2023.08.07
技术公布日：2023/9/9