斜率算法对哈特曼-夏克传感器非常重要，而基于归一化互相关斜率算法的哈特曼-夏克传感器可满足强噪声情况下点光源和扩展目标的斜率探测需求。为解决互相关斜率处理器可移植性差的问题，提出用多核中央处理器(CPU)来实现斜率探测。在优化归一化互相关算法的基础上，编程实现斜率探测，并从多核并行和运算向量化两方面优化程序，提升斜率提取速度。当模板分辨率为9 pixel×9 pixel时，优化程序在Intel(R) Core(TM) i7-3770k四核计算机上运行，完成400 个15 pixel×15 pixel的子孔径斜率提取，用时约为340 μs。搭建了自适应光学系统，对优化后的斜率算法进行系统闭环测试。结果表明，使用多核CPU 的相关哈特曼-夏克自适应光学系统能在强噪声环境下进行有效的波前校正。

基于变形镜的激光束整形系统，具有控制灵活、适应性好、破坏阈值高等优点。为了提升变形镜作为相位调制元件的激光束整形系统性能，提出一种以最小二乘法拟合的驱动器控制电压为初始值的随机并行梯度下降算法优化驱动器控制电压的方法。通过驱动器正六边形排列的37 单元变形镜对不同大小的方形与圆形平顶激光束进行整形。数值仿真结果表明，在最小二乘法的基础上引入优化算法后，远场光强的目标区域均匀性及与理论光强的相似度均获得了改善，激光束整形系统性能得到提升。