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；
nnn \ R|*0_!O:[ 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；
)K?7(H/j 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：
G4c@v1#%. X `_tm3HC OPD_W= load(
'WF_data.TXT');
/4(HVua bhpaC8| OPD_Cop = exp(1i*2*pi*OPD_W);
JL4E ` psfW = fftshift(fft2(OPD_Cop));
'a0M.*f}G U3_ O}X+ eikZ~!@
xY]q[a?cy
*=oO3c0|b, 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：
;@S'8 WD\Y x~ o MTF = abs(fftshift(fft2(PsfData)));
$B?8\>_? MTFA = MTF./max(MTF,[],
'all');
% normalize %ud-3u52M8 HTQTDbhV^ 0p.MH~mx 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
4*Hzys[{ MTFT = interp1(frq,MTFA((Nn+1)/2,:),plotfrq,
'cubic');MTFS = interp1(frq,MTFA(:,(Nn+1)/2),plotfrq,
'cubic');
lZRO"[< sxr,] @ l F64g 对比数据看，还是比较吻合的，以上示例大家参考；
