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几种人眼波前像差重建算法的对比研究

陈世宏 | -> | 532| 0| 1.629912MB |成像光学,人眼波前像差重建,GramSchmidt正交化,Househo lder变换,奇异值分解

陈世宏 陈世宏 | 文档量 |浏览量14738

摘􀀁 要􀀁 介绍了基于H artmann􀀁Shack 传感器的Zer nike 模式法人眼波前像差重建模型和包括Gram􀀁Schmidt正交变换﹑ H ouseholder 变换和奇异值分解在内的3 种算法的具体推导过程以及对比分析结论, 并利用实验测量数据进行了仿真, 结果表明3 种算法精度相当, 奇异值分解算法是较为理想的人眼波前像差重建算法。
    人眼视网膜是结构复杂的机体组织, 不仅眼睛本身的疾病而且人体的其他疾病都可以在眼底得到反映。因此获取高分辨率的视网膜图像, 可为视觉生理研究和疾病的早期诊断提供前所未有的有力工具。近年来, 自适应光学技术应用到眼科, 使这一设想成为可能[ 1􀀁3] 。在此过程中, 人眼波前像差的重建和校正是两个最核心环节。
    利用H􀀁S( H artmann􀀁Shack) 传感器间接测得畸变波前上离散的波前斜率, 并由此复原人眼像差, 是比较常用的重建途径[4􀀁6] 。目前应用较多的重建方法有模式法﹑ 区域法以及    近年来刚发展起来的从光强分布重建波前等[ 7] 。
    在研究国家( 863 计划) 科研项目内容的基础上, 给出基于H􀀁S 传感器的Zernike 模式法人眼波前像差重建模型和相应3 种算法的具体推导过程以及对比分析结论, 并利用实验测量数据进行仿真, 验证算法精度。
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