Анализ методов определения центра пятна рассеяния в присутствии аберраций 

Иванова Т.В., Летова Е.Ю., Калинкина О.С., Никифорова Д.В., Стригалев В.Е. Анализ методов определения центра пятна рассеяния в присутствии аберраций // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2021. Т. 21, № 3. С. 334–341. doi: 10.17586/2226-1494-2021-21-3-334-341

Предмет исследования. Рассмотрены методы определения центра пятна рассеяния и их погрешность в зависимости от типа и величины аберраций. Разработан модифицированный метод центра масс, позволяющий увеличить точность при наличии комы. Методы. Для оценки погрешности определения центра пятна рассеяния различными методами смоделированы пятна рассеяния с отдельными видами симметричных и несимметричных аберраций 3-го и 5-го порядков, а также их сочетаний. Проанализирована погрешность определения центра пятна рассеяния методом максимальной интенсивности и методом центра масс. Предложен модифицированный метод центра масс, в котором значения пикселов с большей интенсивностью имеют повышенный вес, что усиливает чувствительность метода. Выполнено сравнение модифицированного метода центра масс с другими методами. Основные результаты. Анализ погрешности методов определения центра пятна рассеяния показал, что метод центра масс дает точное положение центра пятна только в отсутствии комы. Метод максимальной интенсивности также не может быть применим при наличии комы, но и в отсутствии комы дает менее стабильный результат, чем метод центра масс. Модифицированный метод центра масс дает более стабильные и точные результаты при наличии комы, в том числе в сочетании с другими аберрациями. Практическая значимость. Предложенный метод увеличивает точность определения центра для пятен рассеяния с аберрациями, а следовательно, и точность определения функции передачи модуляции по изображению точечного тест-объекта. Точность определения центра пятна рассеяния также увеличивает сходимость метода восстановления фазы по пятну рассеяния методом параметрической оптимизации.

1. Krist J.E., Burrows C.J. Phase-retrieval analysis of pre- and post-repair Hubble Space Telescope images // Applied Optics. 1995. V. 34. N 22. P. 4951–4964. doi: 10.1364/AO.34.004951

2. Wesner J., Heil J., Sure T. Reconstructing the pupil function of microscope objectives from the intensity PSF // Proceedings of SPIE. 2002. V. 4767. P. 32–43. doi: 10.1117/12.451320

3. Gladysz S. Adaptive optics point spread function reconstruction directly from target data // Proc. Imaging and Applied Optics. 2016. P. AOT2C.1. doi: 10.1364/AOMS.2016.AOT2C.1

4. Клебанов Я.М., Карсаков А.В., Хонина С.Н., Давыдов А.Н., Поляков К.А. Компенсация аберраций волнового фронта в телескопах космических аппаратов с регулировкой температурного поля телескопа // Компьютерная оптика. 2017. Т. 41. № 1. С. 30–36. doi: 10.18287/0134-2452-2017-41-1-30-36

5. Gerchberg R.W., Saxton W.O. A practical algorithm for the determination of phase from image and diffraction plane pictures // Optik. 1972. V. 35. N 2. P. 237–246.

6. Kalinkina O., Ivanova T., Kushtyseva J. Wavefront parameters recovering by using point spread function // CEUR Workshop Proceedings. 2020. V. 2744.

7. Иванова Т.В., Калинкина О.С., Куштысева Ю.О., Завгородний Д.С. Анализ влияния расфокусировки на определение параметров волнового фронта телескопа по пятну рассеяния методом параметрической оптимизации // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2021. Т. 21. № 1. С. 65–72. doi: 10.17586/2226-1494-2021-21-1-65-72

8. Сизиков В.С. Спектральный способ оценки функции рассеяния точки в задаче устранения искажений изображений // Оптический журнал. 2017. Т. 84. № 2. С. 36–44.

9. Пальчикова И.Г., Смирнов Е.С. Экспериментальное определение функции рассеяния точки в установках компьютерной цитофотометрии // Доклады Академии наук высшей школы Российской Федерации. 2014. № 4(25). С. 104–114. doi: 10.17212/1727-2769-2014-4-104-114

10. Liang L., Zhang P., Ding H., Wang G. An improved method of calculating MTF from PSF based on CT phantom images // Proc. 2nd IET International Conference on Biomedical Image and Signal Processing (ICBISP). 2017. doi: 10.1049/cp.2017.0098

11. Ягнятинский Д.А., Ляхов Д.М., Боршевников А.Н., Федосеев В.Н. Алгоритм управления адаптивной оптической системой на основе минимизации радиуса фокального пятна // Оптика атмосферы и океана. 2016. Т. 29. № 11. С. 949–953. doi: 10.15372/AOO20161108

12. Шилин А.Н., Дементьев С.С. Оптический метод регистрации прогибов линейной опоры для диагностики состояния ЛЭП // Известия вузов. Приборостроение. 2018. Т. 61. № 6. С. 490–497. doi: 10.17586/0021-3454-2018-61-6-490-497

13. Мишин С.В., Кулакова Н.Н., Тарасишин А.В. Адаптация алгоритма поиска координат энергетического центра изображения автоколлимационной точки для работы с цифровым автоколлиматором // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение. 2016. № 2. C. 117–124. doi: 10.18698/0236-3933-2016-2-117-124

14. Tolstoba N.D. Gram-Schmidt technique for aberration analysis in telescope mirror testing // Proceedings of SPIE. 1999. V. 3785. P. 140–151. doi: 10.1117/12.367612

15. Tolstoba N. Analysis of Hartmann testing techniques for large-sized optics // Proceedings of SPIE. 2001. V. 4451. P. 406–413. doi: 10.1117/12.453650

16. Дрыгин Д.А., Острун А.Б. Разработка алгоритма расчета концентрации энергии инфракрасных оптических систем с учетом влияния эффекта перетекания зарядов на матричном фотоприемном устройстве // Оптический журнал. 2020. Т. 87. № 9. С. 3–11. doi: 10.17586/1023-5086-2020-87-09-03-11

17. Гудмен Дж. Введение в Фурье-оптику. М.: Мир, 1970. 364 с.

18. Bezdidko S.N. Theory of orthogonal aberrations and its use in lens design // Optical Review. 2014. V. 21. N 5. Р. 632–638. doi: 10.1007/s10043-014-0101-2

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License