本发明涉及共焦扫描光学测量，特别涉及一种并行共焦扫描的自适应二维高斯拟合方法。
背景技术：
1、在并行共焦扫描系统中，由于采用相机代替探测端针孔与点探测器，因此需要提前进行标定，确定照明针孔在相机靶面上的共轭位置。一种标定方法通过在物镜焦面放置平面标靶生成光斑阵列图进行标定，在标定的过程中需要通过二维高斯曲面拟合的方法确定针孔在光斑图像中的具体位置。然而，由于图像噪声的干扰以及处于图像边缘光斑的信息缺失，高斯拟合的结果与实际位置将会存在一定偏差。因此，如何优化二维高斯曲面拟合方法，准确、自适应的实现多组光斑光强拟合计算是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本发明目的是为了解决现有技术中的问题，提供了一种并行共焦扫描的自适应二维高斯拟合方法。所述方法基于光斑之间的相似性对光斑进行两次高斯拟合，降低光斑中心位置的拟合误差。
2、本发明是通过以下技术方案实现的，本发明提出一种并行共焦扫描的自适应二维高斯拟合方法，所述方法包括以下步骤：
3、步骤a、对光斑阵列图中的所有光斑进行二维高斯拟合，得到每个高斯光斑的幅值与标准差，整理为幅值数组1与标准差数组2；
4、步骤b、对数组1与数组2内的元素按照统计学的方法进行分析，得到理想幅值与理想标准差；
5、步骤c、将二维高斯方程线性化为多项式方程，并对其进行简化；
6、步骤d、基于最小二乘法对每个光斑构造超定方程解得新的拟合参数，得到每个高斯光斑的光强中心；
7、步骤e、去除不符合要求的光强中心坐标，对剩余数据进行整理得到探测端虚拟针孔阵列。
8、进一步地，所述步骤a中对光斑的拟合方法采用基于并行式计算的快速二维高斯拟合法加速计算。
9、进一步地，所述步骤b中统计学的方法包括以下步骤：
10、步骤1、对一维数组数组1与数组2内的元素按照从小到大的顺序进行重新排列，得到数组3与数组4；
11、步骤2、对于数组3与数组4，删去数组中前20％与后20％的元素，得到数组5与数组6；
12、步骤3、对于数组5与数组6，计算其均值，视为理想幅值与理想标准差。
13、进一步地，所述步骤c中通过取对数将二维高斯方程线性化。
14、进一步地，所述步骤c中简化多项式方程的方法为：将理想幅值与理想标准差代入多项式方程，减少二维高斯拟合的参数空间。
15、进一步地，所述步骤d采用矩阵式并行计算，对所有光斑同时进行拟合。
16、进一步地，所述步骤e中筛选光强中心的标准为：坐标在图像范围之外的坐标剔除，坐标在图像范围之内的坐标保存。
17、本发明具有的有益效果是：
18、本发明提出了一种并行共焦扫描的自适应二维高斯拟合方法。本发明所述方法基于光斑的相似性，减少二维高斯拟合的参数空间，降低了图像噪声与信息缺失对拟合精度的影响，能够更准确的完成并行共焦扫描系统虚拟针孔标定。
1.一种并行共焦扫描的自适应二维高斯拟合方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤a中对光斑的拟合方法采用基于并行式计算的快速二维高斯拟合法加速计算。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤b中统计学的方法包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤c中通过取对数将二维高斯方程线性化。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤c中简化多项式方程的方法为：将理想幅值与理想标准差代入多项式方程，减少二维高斯拟合的参数空间。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤d采用矩阵式并行计算，对所有光斑同时进行拟合。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤e中筛选光强中心的标准为：坐标在图像范围之外的坐标剔除，坐标在图像范围之内的坐标保存。
