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申请/专利权人：中国科学院光电技术研究所

摘要：本发明公开了一种适用于可变成像目标的无波前探测自适应光学方法，包括：使用第一空间光调制器加载相位屏；采集准直激光经相位屏后、又经离焦光栅成像的在焦离焦图像；针对相机采集的在焦离焦图像进行预处理；对经预处理后的在焦离焦图像，提取归一化精细特征和结构聚焦特征；完成可变成像目标的数据集制作；制作训练集、验证集、测试集；搭建高效的深度神经网络，输入为归一化精细特征的特征图像和结构聚焦特征的特征图像；基于深度神经网络的输出复原出近场畸变波前，利用所得近场畸变波前求解其所对应的共轭相位，将共轭相位加载到第二空间光调制器上实现畸变波前的相位校正。根据本发明技术方案，可适用于目标随意变化的成像场景。

主权项：1.一种适用于可变成像目标的无波前探测自适应光学方法，其特征在于，包括：步骤1：在电脑端使用仿真程序随机生成4-35阶泽尼克系数，制作预定数目张相位屏，每个相位屏的表面起伏形貌符合科尔莫格罗夫功率谱的二维分布，使用第一空间光调制器依次加载预定数目张相位屏以模拟光大气湍流的动态相位畸变，该第一空间光调制器是相位型空间光调制器；步骤2：第一空间光调制器接收到中心波长为520nm的准直激光后对准直激光进行相位调制，用相机采集准直激光经第一空间光调制器的相位屏后、又经离焦光栅成像的在焦离焦图像，并依次记录其对应的近场波前数据，该在焦离焦图像包含在焦图像、正离焦图像和负离焦图像；步骤3：针对相机采集的在焦离焦图像进行预处理，该预处理包括：首先进行滑块匹配法对正离焦图像和负离焦图像实现配准，然后利用N2D-GAN对正负离焦图像进行去噪；步骤4：对经预处理后的在焦离焦图像，进行归一化精细特征和结构聚焦特征的提取，以形成归一化精细特征的特征图像和结构聚焦特征的特征图像，并将特征图像以及对应的波前像差标签作为样本，该样本用以在步骤6中制做训练集；步骤5：利用投影仪制作随机大小、种类的可变成像目标，并针对可变成像目标执行步骤3-4，以完成可变成像目标的数据集制作；步骤6：选取步骤2-4中所获取的点目标的第一预定数目个样本作为训练集；将步骤5中投影仪制作的可变成像目标的数据集中随机第二预定数目个样本作为验证集，余下第三预定数目个样本作为测试集，其中，训练集用以供深度神经网络训练并学习特征图像与其对应的近场波面的映射关系，验证集和测试集用以衡量该方法的精度和泛化性；步骤7：配置深度学习环境，搭建高效的深度神经网络，该深度神经网络的输入为归一化精细特征的特征图像和结构聚焦特征的特征图像，输出为4-35阶泽尼克系数，将深度神经网络预测的泽尼克系数和真实畸变波前对应的泽尼克系数标签进行对比，使用L2损失函数计算损失值从而促进深度神经网络进行参数更新；步骤8：基于深度神经网络的输出复原出近场畸变波前，利用所得近场畸变波前求解其所对应的共轭相位，将共轭相位加载到实现校正的第二空间光调制器上，即可实现畸变波前的相位校正。

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