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;
C6CX{IA] hG&RGN_<6+ 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;
n4(w?,w} 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:
Joq9.%7Q qmOGsj`# OPD_W= load(
'WF_data.TXT');
H>;km$b + -:cS}I OPD_Cop = exp(1i*2*pi*OPD_W);
M1Od%nz3 psfW = fftshift(fft2(OPD_Cop));
!);}zW! E)H8jBm6w
Y5cUOfYT j\!zz 
7:{4'Wr@6| 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:
} +i
ZY\t aSXoYG0\ MTF = abs(fftshift(fft2(PsfData)));
f9&D0x? MTFA = MTF./max(MTF,[],
'all');
% normalize /2Y
Nu*v >sPu*8D40a "p2 $R*ie 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
Q gDjc' MTFT = interp1(frq,MTFA((Nn+1)/2,:),plotfrq,
'cubic');MTFS = interp1(frq,MTFA(:,(Nn+1)/2),plotfrq,
'cubic');
_Vj O
[hx @Mt6O_V JR'Q Th:z 对比数据看,还是比较吻合的,以上示例大家参考;