在椭圆高斯光束横坐标中引入复数偏移量,将其推广为偏心椭圆高斯光束。在垂直于z轴截面内强度分布仍然是椭圆高斯函数分布,在传播方向上光束峰值强度沿直线分布,波前也存在横向位移。对偏心椭圆高斯光束经一阶光学系统的变换关系进行了定量推导。对传播方向偏离z轴的椭圆高斯光束经薄透镜传播时的特例进行了讨论。

ED_Lib 用于几何特征提取和验证的EDGE绘图库 关键字：边缘检测，边缘段检测，彩色边缘检测，线检测，线段检测，圆检测，椭圆检测。 边缘绘图（ED）算法是一种主动检测边缘检测问题的方法。 与采用减法方法的其他许多现有边缘检测算法（即在将梯度滤镜应用到消除像素的图像后，采用几种规则，例如Canny中的非最大抑制和滞后）相比，ED算法通过加性策略工作，即一个接一个地选择边缘像素，因此命名为Edge Drawing。 然后，我们处理这些随机形状的边缘段，以提取更高级别的边缘特征，即线条，圆，椭圆形等。从阈值梯度幅度中提取边缘像素的流行方法是非最大抑制，它测试每个像素是否具有最大的像素。沿其梯度方向的梯度响应，如果没有则消除。 但是，此方法不会检查相邻像素的状态，因此可能会导致边缘段的质量低（就边缘连续性，平滑度，薄度，定位而言）。 ED会指向一组边缘像素，并通过最大化边缘段的总梯度响应来