[发明专利]一种基于子孔径曲面信息提取的高空间分辨率波前复原方法

权利要求书

1.一种基于子孔径曲面信息提取的高空间分辨率波前复原方法，其特征在于，在单个子孔径内引入相位调制片对相应子波前进行相位调制，可打破近场像差的旋转对称性，利用训练好的神经网络准确预测单个子孔径内的波前斜率和二次曲率信息，并根据复原矩阵和所有子孔径内的波前信息复原波前，所述方法包括以下步骤：

步骤1：随机生成满足大气湍流统计特性的待测波前；

步骤2：待测波前经过子孔径分割、子孔径相位调制并聚焦形成光斑阵列图像；

步骤3：依次收集单个子孔径内的波前相位信息及对应的远场调制光斑，单个子孔径内的波前表示为：

Φ_sub＝c₁x+c₂y+c₃x²+c₄y²+c₅xy

其中，x,y,x²,y²,xy为表示波前的基，x,y基的系数为波前斜率信息，x²,y²,xy基的系数为波前二次曲率信息；

将光电探测器探测的单个子孔径对应的光斑光强信息作为样本，数值求解的波前系数c₁,c₂,c₃,c₄,c₅作为标签；

单个子孔径内的光斑光强信息I作为样本，其表示为：

表示傅里叶变换，A为振幅，Φ_m为单个子孔径中的相位调制；

步骤4：重复步骤1、2、3，生成数据集；

步骤5：配置深度学习环境，搭建神经网络，利用步骤4中的数据集训练神经网络并保存；

步骤6：利用步骤5中的网络求解各子孔径内波前斜率和二次曲率信息，使用波前复原算法重构波前。

2.根据权利要求1所述的一种基于子孔径曲面信息提取的高空间分辨率波前复原方法，其特征在于，步骤1的具体实现方式为：

随机生成满足大气湍流统计特性的Zernike系数，用Z_q、a_q分别表示第q阶Zernike多项式及系数，则随机波前Φ为：

3.根据权利要求1所述的一种基于子孔径曲面信息提取的高空间分辨率波前复原方法，其特征在于，步骤2的具体实现方式为：

采用6×6微透镜阵列的夏克-哈特曼波前传感器探测待测波前，基于四象限相位调制片阵列对子孔径内的波前进行相位调制，四象限相位调制片将方形区域分成四个象限，一、三象限的相位差为π/2，二、四象限的相位差为0，相位调制函数Φ_m(x,y)满足如下关系式：

设第j个子孔径内的波前Φ_subj(x,y)，调制后的波前Φ_subj'(x,y)为：

Φ_subj'(x,y)＝Φ_subj(x,y)+Φ_m(x,y)。

4.根据权利要求1所述的一种基于子孔径曲面信息提取的高空间分辨率波前复原方法，其特征在于，步骤3的具体实现方式为：

将步骤1中的随机波前输入夏克-哈特曼波前传感器中，采集光电探测器上子孔径对应的调制光斑光强信息和波前数据，第j个子孔径内的波前表示为：

Φ_subj(x,y)＝c_j,1x+c_j,2y+c_j,3x²+c_j,4y²+c_j,5xy

其中，x,y,x²,y²,xy为表示波前的基，x,y基的系数为波前斜率信息，x²,y²,xy基的系数为波前二次曲率信息。

5.根据权利要求1所述的一种基于子孔径曲面信息提取的高空间分辨率波前复原方法，其特征在于，步骤4中，子孔径对应的调制光斑光强信息作为神经网络的输入，对应子波前的系数作为网络的输出，样本输入输出一一对应。