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龙图腾网恭喜上海交通大学申请的专利一种基于全局光斑匹配的夏克哈德曼波前检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117870879B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311694390.2，技术领域涉及：G01J9/00；该发明授权一种基于全局光斑匹配的夏克哈德曼波前检测方法是由杨佳苗;周纪冲;何巧芝;邵荣君设计研发完成，并于2023-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于全局光斑匹配的夏克哈德曼波前检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于全局光斑匹配的夏克哈德曼波前检测方法，包括通过夏克哈特曼波前传感器采集被测波前成像后的测量光斑图像；通过阈值分割算法和特征点提取算法获取测量光斑特征点集；随机生成M组波前表征参数，产生M个入射波前；通过构建夏克哈特曼波前传感器光学模型来获得估计光斑图像，并计算M组估计光斑特征点集；构建全局光斑匹配目标函数，评估M组估计光斑特征点集与测量光斑特征点集之间的差异，从而根据迭代匹配算法更新波前表征参数；重复执行以上步骤，直至达到阈值条件，获得最佳入射波前，从而计算匹配各微透镜的对应聚焦光斑位置，重建被测波前。与现有技术相比，本发明具有动态范围广、鲁棒性强等优点。

本发明授权一种基于全局光斑匹配的夏克哈德曼波前检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于全局光斑匹配的夏克哈德曼波前检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对夏克哈德曼波前传感器进行标定，获得参考光斑特征点位置；通过夏克哈德曼波前传感器将被测波前成像为特定分布的光斑阵列，获得测量光斑图像；步骤2：通过阈值分割算法将测量光斑图像分割为N个包含单个光斑的子区域；通过特征点提取算法提取每个子区域中单个光斑的特征点坐标xn，yn，将全部光斑的特征点坐标组合为测量光斑特征点集G＝{xn，yn}n＝1，2，...，N；步骤3：构建夏克哈德曼波前传感器光学模型，用于模拟入射波前经过夏克哈德曼波前传感器成像形成的光斑图像；步骤4：随机生成M组波前表征参数，并根据波前表征参数产生M组具有不同相位分布的入射波前{Φm}m＝1，2，...，M；步骤5：将每个入射波前输入所构建的夏克哈德曼波前传感器光学模型中，获得M组估计光斑特征点集{Em}m＝1，2，...，M；步骤6：构建全局光斑匹配目标函数，分别计算估计光斑特征点集{Em}m＝1，2，...，M与测量光斑特征点集G之间的目标函数值，分别为{dm}m＝1，2，...，M；步骤7：通过目标函数值{dm}m＝1，2，...，M输入迭代匹配算法更新M组波前表征参数，并重新产生M组入射波前{Φm}m＝1，2，...，M；步骤8：重复步骤4-步骤7，直到M个目标函数值中存在至少一个小于设定的目标函数阈值，或者步骤4-步骤7的重复次数达到设定的重复阈值，结束迭代，并将最小目标差异值对应的入射波前作为最佳入射波前Φop；步骤9：将最佳入射波前Φop输入夏克哈德曼波前传感器光学模型计算估计光斑图像，从而计算最佳入射波前Φop所对应的估计光斑位置；通过最近邻匹配和估计光斑位置从测量光斑图像中匹配夏克哈德曼波前传感器中各微透镜所对应的聚焦光斑位置；步骤10：根据各微镜所对应的光斑特征点位置与参考光斑特征点位置，获得各微镜所对应的被测波前子波面的斜率值，并根据波前重建算法重建出被测波前的分布。

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