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;
CV
HKP[- 9Znc|< 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;
gHh(QRA 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:
R-$w*=Y 6{d?3Jk OPD_W= load(
'WF_data.TXT');
+uF}mZS^ nv0D4 t OPD_Cop = exp(1i*2*pi*OPD_W);
"&XhMw4 psfW = fftshift(fft2(OPD_Cop));
tHaHBx1P +EA ")T<l 8=bn
TJf
<gX({FA
3R$R?^G 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:
q9x@Pc29d :?EZ\WM7 MTF = abs(fftshift(fft2(PsfData)));
i+QVs_jW MTFA = MTF./max(MTF,[],
'all');
% normalize (eb65F@ P wGMoh.GTh I`xC0ZUKj 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
m%eCTpYo MTFT = interp1(frq,MTFA((Nn+1)/2,:),plotfrq,
'cubic');MTFS = interp1(frq,MTFA(:,(Nn+1)/2),plotfrq,
'cubic');
!m=Js" BbFLT@W4 q%bFR[p<* 对比数据看,还是比较吻合的,以上示例大家参考;