热图像均值matlab代码使用遗传算法改进成像以寻找贝塞尔光束激光器的任意轮廓 添加一名作者 项目顾问： Tomasz Smolinski 博士1 ，Thomas Planchon 博士2 日期： 2015 年 12 月 抽象的 自适应光学是一种用于通过使用有源光学器件（可变形反射镜或空间光调制器 SLM）减少波前畸变的影响来增强光学系统性能的过程。 实现这种增强的一种方法是使用遗传算法来控制有源光学器件的优化。 该项目的目标是开发一种遗传算法，以控制用于塑造激光束轮廓的空间光调制器 (SLM)。 空间光调制器是一种能够在空间和时间上操纵光波的幅度、相位或偏振的装置。 自然地，激光的形状遵循高斯函数。 人们对使用高斯以外的形状来改进 cymatic 设备的测量技术很感兴趣。 本次演讲将展示使用用于优化 SLM 的遗传算法进行的实验结果。 将展示从我们的模拟实验中得到的激光轮廓的各种测量结果。 背景 在生物光子成像实验室，对名为“秀丽隐杆线虫”（C. elegans）的线虫进行成像，用于组织样本和细胞分析。 当前的成像技术使用光的高斯发射。 使用这种技术，饱和光子会在发射光的焦点处射出。

用Python模拟'Optique Adaptative' （以前是PyAOS） 介绍 Soapy是用Python编写的蒙特卡洛自适应光学仿真工具包。 soapy可用作常规的端到端仿真，在其中可以通过简单地编辑配置文件来创建大量AO配置。 它的真正力量在于对象的模块化性质，例如WFS，DM和重构器，可以将其用作构建新的和复杂的AO思想和配置的基础。 请记住，肥皂在很大程度上是一个正在进行的工作，并且正在大力发展中。 我还没有完全稳定的API，但是我会尝试说出什么大的变化了。 由于这些原因，我强烈建议您不要在重要的工作中使用肥皂，并且建议与我联系以讨论其对任何即将出版的作品的适用性。 有文档，这一次也正在开发中！ 快速开始 试用conf目录中的一些代码示例，或者在bin运行soapy脚本，或者加载python或IPython终端： import soapy sim = soapy.S

AdaptiveOptics.simulation：无传感器自适应光学系统的仿真（共聚焦显微镜，模态方法）

matlab公式仿真代码百万像素自适应光学 这是我们的论文出现在SIGGRAPH 2018中的开源资源库： ， ， ， 和 阿卜杜拉国王科技大学（KAUST） 概述 该存储库包含： MATLAB和CUDA中描述的波前求解器的改进版本： 线性化版本，求解器为ADMM或共轭梯度； 金字塔版本。 C ++和CUDA中的自适应光学（AO）控制代码： 本文描述的AO控制逻辑； 通过CUDA-OpenGL互操作的SLM即时控制代码。 MATLAB中的波光学仿真代码： 基于Rayleigh-Sommerfeld衍射公式的仿真； Shack-Hartmann传感器，曲率传感器（基于TIE）和我们的编码波前传感器的仿真和求解器。 Solidworks中的3D打印模型。 先决条件 硬件 有关完整的硬件列表，请参见补充材料。 为了使AO代码成功运行，它要求您的计算机与以下设备连接： PointGrey USB相机。 我们用了 。 空间光调制器（SLM）。 我们用了 。 此外，您的计算机还应具有基于NVIDIA的图形卡，以便CUDA可以运行。 软件 我们的代码已在Ubuntu 16.04和Windows 10

基于随机并行比例-积分-微分算法的高分辨率自适应光学系统相位畸变校正

基于自动光流的自适应光学扫描激光检眼镜的配准

使用条件对抗网络提高自适应光学视网膜图像的质量

自适应光学揭示星系碰撞

为满足天文观测及激光通信等领域的1000单元级以下的自适应光学(AO)系统的高速实时处理的要求,提出一种单板上实现高速实时计算的通用化技术方案。采用多核CPU实时计算波前,结合高速图像采集卡,以满足系统高帧频的需求；计算机系统采用Xenomai实时操作系统及Linux操作系统，以满足AO 系统低延迟的需求；实现了在单台计算机上集成实时处理与监控的紧凑型处理系统。采用向量指令优化及多核并行运算，在6核的计算平台上获取了峰值每秒510亿次浮点运算的计算能力，102 GB/s的通信带宽。仿真结果表明可以对1145个驱动器，949个子孔径的系统进行2000 Hz的处理，处理延迟低于240 μs；通过修改参数后，应用于光通信的137单元AO系统中，校正后斯特列尔比为0.61。结果表明该处理方案能满足1145单元以下AO 系统2000 Hz实时处理的需要,并具有通用性。

针对点目标提出了基于变形镜(DM)本征模式的无波前传感器自适应光学校正方法并进行了仿真和实验研究。由DM 的影响函数矩阵推导出一组符合导数正交关系的DM 本征模式代替传统的Lukosz模式。基于远场光斑的均方半径建立评价函数，利用DM 本征模式系数与评价函数之间的关系求解出各阶模式所需的校正量。通过仿真比较了上述两种模式的校正精度，分析了模式偏置系数对校正精度的影响，给出了算法对不同大小像差的闭环校正结果。基于37单元DM 搭建了实验系统，实验结果表明算法可以有效校正低阶像差，且采用DM 本征模式的校正精度优于Lukosz模式。