为提高哈特曼夏克波前传感器（HS-WFS）的光斑质心探测精度以实现光学系统的高精度波前检测，提出了一种有效的质心探测方法。该方法利用非线性滤波和窗口法对整幅光斑图像进行全局处理后，结合中值滤波、三次样条插值和自适应Otsu阈值法对单个光斑进行局部处理。分析了三次样条灰度插值点个数不同，探测精度和计算时间的变化规律。采用该方法探测了含有噪声的光斑图像，其质心探测误差仅为0.0442 pixel，比传统的非线性滤波、Otsu阈值法和探测窗口法探测精度分别提高了91.86%、87.97%和31.79%。对已知波像差的光学系统进行了仿真检测，得到的波前检测精度峰谷(P-V)值为0.0098 λ，精度均方根(RMS)值达到0.0027 λ。结果表明该方法能够提高质心探测精度，可用于高精度光学系统的检测。

资源包含以下内容： 1_参考质心光斑图像.mat 2_偏移质心光斑图像.mat 3. 基于重心法的光斑图像质心计算.m

1. slope_x.mat 2. slope_y.mat 3. 传统有限差分的最小二乘积分波前重构算法.m

AO脚本 在这个 repo 中，发布了用于自适应光学 (AO) 的 Matlab 脚本。 大多数脚本与 SHWFS（Shack-Hartmann 波前传感器）直接相关。 在“斜率可视化”中是例如发布的脚本，该脚本基于区域重建重建波前并将其与斜率数据并排可视化。

目前哈特曼波前传感器波前重建的算法主要有两种，即区域波前重建法和模式波前重建法。 而区域法重构按求解方法又可分为快速傅里叶变换法，迭代求解法，矩阵向量法等。 本资源给出了区域法重构算法实际例子， 资源具体内有以下资源： Slope_X.mat； Slope_Y.mat； 区域法重构.m 可直接运行！

选择合适的滤波函数是瞳面相位差波前传感器成功实现的关键。以建立的瞳面相位差波前传感器模型为基础，采用模式法进行波前相位的恢复，考察不同类型、不同大小滤波函数对波前恢复效果的影响。结果表明，滤波函数种类的选择对传感器相位恢复效果的影响不大，在合适的大小范围内，都可以得到令人满意的恢复精度，如离焦作为滤波函数时，其峰谷(PV)值在(2π±π)rad范围内；球差作为滤波函数时，PV值在小于等于π rad范围内。同一种滤波函数，当其大小超过一定范围时，如离焦大于3π rad、球差大于π rad时，随着其大小的增加，相位恢复精度逐步降低。具体应用时，可根据实现的成本和制作难易程度在滤波函数大小合适的范围内确定滤波函数的种类。

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。

用于哈特曼——夏克波前传感器的模式复原模拟，采用matlab编写。可用于计算不同布局结构波前传感器的仿真模拟。