光束净化是自适应光学的重要应用领域之一,通过波前探测器实时探测激光器输出光束的波前相位畸变,利用波前校正器施加相应校正量补偿光束像差,改善光束质量。夏克-哈特曼波前传感器作为常用的波前探测器,利用微透镜阵列对波面进行分割采样,根据各子孔径内光斑位置,进而复原出波前信息。其中,准确的光斑位置探测是上述波前传感器的基础,其精度对波前探测的准确性有直接影响。目前常用的光斑位置探测方法主要是重心法。然而板条固体激光器的输出光束强度均匀性较差,导致夏克-哈特曼波前传感器部分子孔径内光斑信噪比较低;此外由于局部高阶像差的影响,部分子孔径内光斑严重变形。上述因素会导致重心法计算结果不准。相关算法基于模板匹配的方法计算光斑位置,相比于重心法抗噪性更强,鲁棒性更好,但时间复杂度和空间复杂度较高。本文尝试将相关算法用于固体激光器光束净化中。首先,确立了仿真模型后,分析了相关算法的不同相关函数的计算时间和计算精度,讨论了参考图像类别以及参考图像尺寸对探测精度的影响。为降低离散采样造成的误差,本文选取了等角线插值法、抛物线插值法、高斯插值法和最小二乘插值法对不同相关函数进行插值计算来得到亚像素精度的光斑位置。上述研究对于计算时间或者精度要求严格的场景下,为在不同信噪比下如何选择合适的相关算法参数提供了参考。随后,本文搭建了原理实验装置,进行了相关算法中绝对差分算法与重心法的对比实验。实验结果表明,高信噪比且光斑形态良好的条件下,重心法与绝对差分算法均能达到较好的效果。其中,绝对差分算法计算耗时大于重心法,且耗时与参考矩阵的尺寸成反比。为验证两种算法的抗噪性能,本文还加入了不同信噪比下的对比实验,结论证明绝对差分算法抗噪性更好。最后,本文在一台板条固体激光器上进行光束净化实验,使用绝对差分算法作为光斑位置探测算法,校正后的光束质量优于重心法,验证了相关算法在固体激光器光束净化系统中的可行性。