最近在研究
MTF 的的底层计算逻辑，将一些心得体会及实现方式示例分享；
EdbL AagI6 %eW[`uyV 1、MTF 计算的源头是 波象差数据，通过
光线追迹都可以很方便的得到， 这里我们就用 zemax 的原始 Wavefront map data, sampling 取 512 * 512；
B! $a Y 2、MTF 计算是在 PSF 的基础上进行傅里叶变换，得到频域的数据，所以先需要对 Wavefront 进行 傅里叶变换得到 PSF; 这里使用
Matlab 进行计算处理，同时附上 Zemax 的计算对比图：
vN' Y);$ c'ExZ)RJ OPD_W= load(
'WF_data.TXT');
c((^l & BIovPvq;i OPD_Cop = exp(1i*2*pi*OPD_W);
f_y+B]?'M psfW = fftshift(fft2(OPD_Cop));
sq1Z;l31" zX *+J"x XaOq &7
g b:)t }|
DlIy'@ . 3、得到如上的 PSF Data 后，使用变换将 PSF 转到 频域，代码实现如下：
ZU\TA| s
wgn( - MTF = abs(fftshift(fft2(PsfData)));
f-!t31?XK MTFA = MTF./max(MTF,[],
'all');
% normalize MD I[TNYG )xwWig. I[E/)R{\ 4、对 MTF Map 从中心点开始，取水平和垂直两个方向的的数据，使用二维
曲线表示，就是我们经常看到的 MTF curve
/|v:$iH,C MTFT = interp1(frq,MTFA((Nn+1)/2,:),plotfrq,
'cubic');MTFS = interp1(frq,MTFA(:,(Nn+1)/2),plotfrq,
'cubic');
WB~
^R<g "9mJ$us :j2G0vHIl( 对比数据看，还是比较吻合的，以上示例大家参考；
