一种激光焦斑清晰度判别方法技术

本发明专利技术属于成像领域，具体涉及一种激光焦斑清晰度判别方法，用于解决现有清晰度评价方法只无法覆盖中心像素的全部边缘信息导致容易陷入局部最优解的不足之处。该激光焦斑清晰度判别方法以焦斑圆心为中心，向焦斑四周发射N条均布的同心径向射线，计算每条射线上被其穿过的像素点的梯度，将所有射线的梯度和作为激光焦斑清晰度的判别依据。激光焦斑清晰度的判别依据。激光焦斑清晰度的判别依据。

【技术实现步骤摘要】
一种激光焦斑清晰度判别方法


[0001]本专利技术属于成像领域，具体涉及一种激光焦斑清晰度判别方法。

技术介绍

[0002]在SILEX
‑
II激光装置上，高空间分辨成像系统可用于瞄靶及打靶时的物理测量，在调整椭球面等离子体镜(EPM)的姿态和焦斑过程中，通过调整成像镜组进行随动并对主激光经过EPM聚焦的二级焦斑进行成像。如何快速地将焦斑清晰成像成为制约下一步调整靶位置的关键因素。在实际实验中，需要对焦斑进行多次调焦成像，采用人工调焦的方式会受到现场电磁辐射的影响，并且影响装置的整体实验效率。
[0003]传统的调焦评价函数分为空域法、频域法、熵函数法、统计学函数法和其他方法。空域法包括灰度方差和灰度梯度；灰度梯度包括SMD函数、Brenner函数、Laplacian函数、Prewitt函数、能量梯度函数和SML函数等；频域法包括傅里叶变换法、离散余弦变换法和小波变换法等；统计学函数法包括Menmay函数、Range函数和功率谱函数等；其他方法包括四叉树分块法、结构纹理法、领域相关函数法和支持向量机法等。上述方法大多以整幅图像作为计算目标且加入了很多非边缘冗余信息。
[0004]针对以上问题一些研究人员从以下两方面进行改进：
[0005]首先，传统方法没有强调图像评价目标的边缘信息，融入了非边缘等无关信息，导致计算冗余性加大、抗干扰能力减弱。莫春红等提出先以图像的局部方差作为局部阈值区分边缘像素与非边缘像素，再计算整幅图像的一种新的标准差作为全局阈值来削弱噪声和背景的影响，最后对阈值预处理后的图像采用梯度调焦算法计算其调焦值，进行清晰度评价(莫春红,刘波,丁璐,等.一种梯度阈值自动调焦算法[J].红外与激光工程,2014(1))；倪军等提出首先对目标区域进行变换，得到典型目标区域的梯度，检测日标的边缘线及其方向，对梯度数值拟合，计算边缘的锐度分布(倪军,袁家虎,吴钦章.基于边缘特征的光学图像清晰度判定[J].中国激光,2009,36(001):172
‑
176)。
[0006]其次，虽然空间灰度梯度可以较好的获取边缘信息，但现有边缘检测算子大多只提取图像水平和垂直方向的梯度，在实际调焦时，并不知道图像实际的梯度方向。张来线等在此基础上进行了改进，提出通过计算中心像素的八领域灰度梯度，以自动聚焦区域内各像素最大灰度梯度与最大灰度与最小梯度差值乘机之和作为新的评价函数(张来线,孙华燕,郭惠超,等.基于图像灰度梯度最大值累加的自动调焦算法[J].光子学报,2013,42(005):605
‑
610)，虽然上述方法通过计算中心像素的八领域梯度增加到八个方向的边缘信息，但激光焦斑的边缘信息远不止八个方向的灰度梯度。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的是解决现有清晰度评价方法只无法覆盖中心像素的全部边缘信息导致容易陷入局部最优解的不足之处，而提供一种激光焦斑清晰度判别方法。
[0008]为了解决上述现有技术所存在的不足之处，本专利技术提供了如下技术解决方案：
[0009]一种激光焦斑清晰度判别方法，其特殊之处在于，包括如下步骤：
[0010]步骤(1)：对于在sCMOS相机的靶面上成像的焦斑，通过最小二乘法计算出焦斑圆心(P,Q)，然后将原始图像坐标系(X,Y)平移变换到以焦斑圆心(P,Q)为原点的焦斑坐标系(X
′
,Y
′
)；
[0011]步骤(2)：以焦斑圆心(P,Q)为中心，向四周发射S条均布的同心径向射线；
[0012]步骤(3)：统计每条同心径向射线穿过的像素点，并计算该同心径向射线上的灰度梯度，将所有同心径向射线上的梯度求和得到清晰度评价函数Z。；
[0013]步骤(3)中，计算该条射线上的灰度梯度，将所有射线上的梯度求和得到清晰度评价函数Z的具体过程为：
[0014]假设某条射线k上被击中像素(i,j)的灰度值表示为计算该射线被击中像素点的灰度梯度并将所有射线的结果累加，即为最终的清晰度评价函数Z：
[0015]进一步地，步骤(1)中，所述原始图像坐标系(X,Y)与焦斑坐标系(X
′
,Y
′
)的转换关系为
[0016]进一步地，步骤(2)中，所述S条均布的同心径向射线在原始图像坐标系中可表示为：
[0017]进一步地，步骤(3)中，每条射线穿过的像素点的判断标准为：若像素点到某条射线的距离小于则表示该条射线穿过像素点；假设图像大小为M
×
N，像素点坐标设为(i,j)，其到射线的距离d在原始图像坐标系中可表示为
[0018][0019]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0020]本专利技术公开了一种激光焦斑清晰度判别方法，该方法以焦斑圆心为中心，向焦斑四周发射N条均布的同心径向射线，计算每条射线上被其穿过的像素点的梯度，将所有射线的梯度和作为激光焦斑清晰度的判别依据；该方法克服了现有空域灰度梯度方法中只考虑中心像素八个方向边缘信息的弊端，考虑了实际中焦斑的边缘径向方向为灰度的最大梯度；通过对比实验证明该方法的清晰度评价函数清晰度比率更高，曲线的单峰性和平滑性更好，用于激光焦斑的自动调焦时具有更强的鲁棒性和适应性。
附图说明
[0021]图1为本专利技术一个实施例中高空间分辨成像系统的结构示意图；
[0022]图2为图1实施例中激光焦斑清晰度判别方法的流程示意图；
[0023]图3为传统调焦评价函数与本专利技术进行对比实验的归一化结果。
具体实施方式
[0024]下面结合附图和示例性实施例对本专利技术作进一步地说明。
[0025]参照图1，一种激光焦斑清晰度判别方法，基于一种高空间分辨成像系统，如图1所示，该高空间分辨成像系统包括激光器、椭球面等离子体镜、成像镜组、sCMOS相机、运动控制组件和上位机；激光器发出激光经过椭球面等离子体镜聚焦形成二级焦斑，再经过成像镜组成像在sCMOS相机的靶面上；运动控制组件用于控制成像镜组沿轴向做精密运动，其包括驱动器、步进电机和精度为0.2μm的光栅尺；驱动器输入端与上位机连接，输出端与步进电机连接；步进电机与成像镜组连接；光栅尺与上位机输入端连接。
[0026]上位机用于接收光栅尺反馈的实际位置值，并将其与上位机存储的预设位置值进行比较，上位机根据二者之间的偏差对驱动器发出指令，对成像镜组进行调节，调节精度在0.5μm以内。
[0027]一种激光焦斑清晰度判别方法包括如下步骤：
[0028]步骤(1)：参照图2，对于在sCMOS相机的靶面上成像的焦斑，通过最小二乘法计算出焦斑圆心(P,Q)，然后将原始图像坐标系(X,Y)平移变换到以焦斑圆心(P,Q)为原点的焦斑坐标系(X
′
,Y
′
)：
[0029]原始图像坐标系(X,Y)与焦斑坐标系(X
′
,Y
′
)的转换关系如下：
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种激光焦斑清晰度判别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤(1)：对于在sCMOS相机的靶面上成像的焦斑，通过最小二乘法计算出焦斑圆心(P，Q)，然后将原始图像坐标系(X，Y)平移变换到以焦斑圆心(P，Q)为原点的焦斑坐标系(X
′
，γ
′
)；步骤(2)：以焦斑圆心(P，Q)为中心，向四周发射S条均布的同心径向射线；步骤(3)：统计每条同心径向射线穿过的像素点，并计算该同心径向射线上的灰度梯度，将所有同心径向射线上的梯度求和得到清晰度评价函数Z。；步骤(3)中，计算该条射线上的灰度梯度，将所有射线上的梯度求和得到清晰度评价函数Z的具体过程为：假设某条射线k上被击中像素(i，j)的灰度值表示为计算该射线被击中像素点的灰度梯度并将所有射线的结果累加...

【专利技术属性】
技术研发人员：高炜，王军宁，韦明智，闫亚东，何俊华，庞放心，王维，
申请(专利权)人：中国科学院西安光学精密机械研究所，
类型：发明
国别省市：