自适应光学技术起源于天文学研究的需求,其能够实时探测和补偿波前相位畸变,因此在激光大气传输、光学测量、医学等领域得到了广泛应用。与其他波前检测设备相比,夏克--哈特曼波前传感器由于具有光能利用率高、结构简单、测量动态范围大等优点而得到了广泛应用,其工作原理为根据光斑质心的偏移量来重构畸变波前,因此哈特曼阵列光斑质心的探测精度将直接对波前重构精度造成影响。本文从波前信标提取和斜率计算出发,进行了一系列研究。文章对哈特曼波前传感器相关原理、自适应光学点源信标光斑图像特点及系统中噪声的影响、以及系统对哈特曼波前图像处理算法的要求等一系列内容进行了分析。针对光斑图像特点及噪声特性,提出了一种新的基于自适应阈值的光斑质心探测方法。对于系统中的散粒噪声,采用中值滤波方法;针对残余噪声,接着采用减自适应阈值的方法进行处理;然后从图像的形态学连通域的角度出发,对图像进行定位及有效性识别;最后构建质心计算窗口并进行质心的计算。本文方法将光斑区域的定位、光斑有效性识别、自适应阈值分割及质心探测窗口的构建几个方面结合了起来,文中针对算法的每一步骤流程进行了详细的分析和讨论,对于算法中的有关参数的选取进行分析,确定了参数选取的值或取值范围。通过一系列仿真试验验证了所本文算法的精度和稳定性,并将本文算法与减平均背景法、减最优阈值法以及减百分比阈值法进行了仿真试验效果的对比,并对结果进行了分析,相关结果表明,本文算法质心计算偏差值、其均方差值以及峰谷值均小于另外三种算法。针对在实际外场实验中采集到的不同时段的哈特曼阵列光斑图像,分别采用四种算法对其进行处理,对处理结果进行比较分析,实验结果表明,本文所提出的算法具有较好的稳定性和重复性。