随技术的发展，自适应光学系统广泛应用于大型望远镜、激光波前校正、人眼视光学等领域。但随着应用的推广，自适应光学的校正对象及使用环境愈加复杂。这对波前控制提出了严峻的挑战。而波前斜率处理作为波前控制系统的源头，其性能直接影响整个自适应光学系统的校正效果。因此，本文以自适应光学系统的斜率算法优化为核心研究内容，从不同斜率算法特性和平台特点两个方面展开研究。

首先，本文分析了质心、绝对差分和归一化互相关这三种常用的斜率算法的计算量，并设计目标探测仿真实验，对三种算法在不同探测条件下的性能进行了对比。归一化互相关算法虽然计算量大，但抗噪性强，能抵御伪光斑对目标探测的干扰，而且能用于强闪烁目标和扩展目标的探测，适用范围广。针对归一化互相关算法的特点，分析常用硬件平台的适用性，选择多核CPU作为归一化互相关斜率计算的实现平台。

其次，本文结合归一化互相关算法特点，分析斜率处理任务的特点，对斜率处理算法进行了优化研究，利用并行处理技术，根据斜率计算中的数据相关性和独立性，进行任务的流水线和并行处理，采用OpenMP多核编程模型，实现了斜率处理的线程级并行，缩短了任务处理时间；随后根据多核CPU的特点，用AVX指令对斜率程序的部分代码进行向量化，增加了斜率处理过程的数据级并行，进一步提升了归一化互相关斜率计算的效率。

然后，本文在Intel（R）Core(TM) i7-3770k四核计算机和Windows 7操作系统上，采用分辨率为9*9像素的模板对哈特曼图像中400个15*15像素的子孔径进行了归一化互相关斜率探测的时间测试，从测试结果可知，优化后的斜率探测时间约为340μs，为优化前的29% 。

最后，将优化后的归一化互相关斜率算法应用于自适应光学系统中，进行了系统闭环实验，实验结果验证了本优化后的归一化互相关斜率算法可以进行有效的波前斜率探测，且具有良好的抗伪光斑噪声能力。

本文提出的基于通用多核CPU的归一化互相关斜率计算方法，可以使自适应光学系统适应多种工作场景的需求，且方便移植，具有良好的通用性，扩展性强，能够通过处理器核数的扩展可以满足更大自适应光学系统的处理需求。

本文的研究成果为扩展自适应光学波前斜率处理的应用场景提供了有效的技术基础和支撑，具有重要的研究价值和实际工程意义。