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；
AK\$i$@6 A]Y V s 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；
QF g sq{
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：
D|rFu xZ|Y ?R5m OPD_W= load(
'WF_data.TXT');
fRy^Q_~, 4AG\[f
8 q OPD_Cop = exp(1i*2*pi*OPD_W);
{Z3dF)> psfW = fftshift(fft2(OPD_Cop));
Vm(1G8 a (4' $y`Z nA
P.^_K
xqC+0{] y
vw>2(K=e1 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：
`D`sr[3n q-]`CW]n MTF = abs(fftshift(fft2(PsfData)));
ta `N8vnf MTFA = MTF./max(MTF,[],
'all');
% normalize j7sKsbb IX*i dcxR X >NhZ5\ 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
_^el\ MTFT = interp1(frq,MTFA((Nn+1)/2,:),plotfrq,
'cubic');MTFS = interp1(frq,MTFA(:,(Nn+1)/2),plotfrq,
'cubic');
0KMctPT]p `)GrwfC eFpTW&9n 对比数据看，还是比较吻合的，以上示例大家参考；
