Comparison of performance of some common Hartmann-Shack centroid estimation methods
Notice bibliographique
Résumé
The accuracy of the estimation of optical aberrations by measuring the distorted wave front using a Hartmann-Shack wave front sensor (HSWS) is mainly dependent upon the measurement accuracy of the centroid of the focal spot. The most commonly used methods for centroid estimation such as the brightest spot centroid; first moment centroid; weighted center of gravity and intensity weighted center of gravity, are generally applied on the entire individual sub-apertures of the lens let array. However, these processes of centroid estimation are sensitive to the influence of reflections, scattered light, and noise; especially in the case where the signal spot area is smaller compared to the whole sub-aperture area. In this paper, we give a comparison of performance of the commonly used centroiding methods on estimation of optical aberrations, with and without the use of some pre-processing steps (thresholding, Gaussian smoothing and adaptive windowing). As an example we use the aberrations of the human eye model. This is done using the raw data collected from a custom made ophthalmic aberrometer and a model eye to emulate myopic and hyper-metropic defocus values up to 2 Diopters. We show that the use of any simple centroiding algorithm is sufficient in the case of ophthalmic applications for estimating aberrations within the typical clinically acceptable limits of a quarter Diopter margins, when certain pre-processing steps to reduce the impact of external factors are used.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».