煤矿井下低照度成像环境会导致图像中产生泊松噪声,将引起激光光斑图像的强度和形状分布的不确定性,从而影响激光三角测距的精度。提出了一种基于PURE-LET(Poisson Unbiased Risk Estimator-Linear Expansion of Threshholds)的煤位表面激光光斑图像的快速小波域去噪算法。给出了泊松噪声下小波系数估计MSE(Mean Squared Error)的一个无偏估计子PURE,并将小波系数估计子写作一组基本阈值函数的线性组合以提高算法速度。仿真图像与真实煤仓图像的实验显示,与3种典型图像去噪算法(BayesShrink,Poisson_NLMeans,PURE-LET)相比,提出的PURELET-Smooth算法具有更好的噪声抑制能力,同时具有保持图像边缘结构和快速计算的特点,这在实时光斑质心精确计算和三角测距应用中是一个明显优势。此外此算法具有阈值函数组合系数的快速自动计算特点,适用于自动煤位检测应用。

光斑亚像素中心提取.zip

在文件夹中找到2个dat文件，每个文件对应一个光斑的PSF数据，是128×128大小的矩阵，数值为PSF值 任务，在 Matlabl中： (1)对于每一个PSF文件，读入Matlab，将它以图片的形式显示出来 (2)绘制PSF的三维形状(例如使用mesh函数) (3)计算原始PSF数据光斑的质心像素坐标位置(即x=?,y=?) (4)以质心位置为圆心，绘制一个圆，使得圆内部刚好包含90%的能量求出圆的半径(单位是像素) (5)使用多项式对原始PSF数据进行拟合，拟合时和y对应像素坐标，对应PSF数值。最终给出拟合系数和二维的误差分布图，其中：误差=拟合值-实际值 关于该资源的说明，可参考： https://editor.csdn.net/md/?articleId=125568357

利用hessian矩阵求光斑中心坐标，精度可以达到呀像素级，该方法是基于opencv实现的。

设计了一块球面-非球面柱透镜, 用于将高斯圆斑整形为平顶线斑。通过编写Zemax编程语言批量添加操作数与设置默认优化函数优化结合的方法完成设计, 并与性能参数相同的非球面透镜-柱透镜组进行比较, 同时分析了球面-非球面柱透镜最后一面到像面距离的不同对线斑长宽比和平顶度的影响。与非球面透镜-柱透镜组相比, 线斑尺寸相同但平顶度一般(边缘处约下降10%), 在一定范围内调整最后一面到像面的距离可使平顶度变好(可达到90%), 但会使长宽比变小(由88.33降至20.38)。所得结果表明, 若要获得能量均匀分布的线斑, 在长宽比可调整的范围内, 球面-非球面柱透镜的设计可以简化光束整形系统结构, 满足轻量化的要求, 是一种可行的方法。

在深入分析二维高斯分布公式的基础上，通过将光斑中心整像素坐标和亚像素坐标进行分离，推导出一种无需求解广义逆矩阵的高斯曲面解析算法，该方法综合利用窗口内的所有像素灰度信息，通过解析表达式直接计算高斯分布光斑的亚像素中心位置；并且对传统高斯曲面拟合法求解过程进行了优化，提出一种更加高效的定参高斯拟合法。与传统高斯曲面拟合法相比，提出的两种方法具有基本相同的稳定性和定位精度，但运行效率分别提高了278倍和78倍以上。

星载大光斑激光雷达波形数据处理方法初探，周朗明，，激光雷达技术是近年发展十分迅速的一种新型数字传感器测图技术，在快速获取地表三维数据方面具有独特优势。商业机载LIDAR系统提供�

激光大气传输会发生波前畸变，为了探测波前，采用哈特曼夏克(H-S)传感器来获取波前信息，采用算法对成像光斑进行质心定位，进而可以达到波前检测的目的。通过质心法对哈特曼夏克波前传感器得到的光斑图像进行处理，进而确定出其质心的位置和算法所需的时间。采用改进的象限法，通过检测光斑的边缘位置，进而确定出一个能将光斑圈住的矩形的大小和位置。根据几何学关系，针对不同位置的光斑采用不同的方法确定质心，进而可以得到质心的位置。通过与质心法对比仿真，结果显示两种算法的质心位置坐标很接近，算法的速度也很接近。

基于MATLAB的激光光斑图像处理算法 关于该资源的详细用法，可私信博主

激光光斑中心检测是光学测量中常用的关键技术。检测算法的精度及速度直接影响了测量的精度及速度。针对外场环境下干扰较强的特点,研究了重心法、Hough变换法以及圆拟合算法,通过理论分析与实验,提出一种改进的激光光斑中心检测算法,提高了中心检测的精度、速度及抗干扰性,可用于外场环境的实时光学测量。