使用 Wavefront map 计算 MTF 示例

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；

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；
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：

       OPD_W= load('WF_data.TXT');

       OPD_Cop = exp(1i*2*pi*OPD_W);
       psfW = fftshift(fft2(OPD_Cop));

[attachment=130323]

[attachment=130324]

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：

MTF = abs(fftshift(fft2(PsfData)));
MTFA = MTF./max(MTF,[],'all'); % normalize

[attachment=130325]

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
MTFT = interp1(frq,MTFA((Nn+1)/2,:),plotfrq,'cubic');MTFS = interp1(frq,MTFA(:,(Nn+1)/2),plotfrq,'cubic');

[attachment=130326]

对比数据看，还是比较吻合的，以上示例大家参考；

a0010085

2024-10-10 21:46

使用 Wavefront map 的数据还是比较大，处理起来不够快；

补充一个使用 OPD 曲线进行 MTF 计算的演示，用 excel 就可以计算：

1、首先一样需要得到 OPD fan data, 直接从 zemax 得到：
[attachment=130366]

2、将数据复制到 excel 里，使用 excel 的复数函数进行运算：
先将 2*pi() 加上；
[attachment=130367]

3、进行指数值复数的运算：
[attachment=130368]

4、使用 excel 进行傅里叶变换分析：

[attachment=130369]

5、对数据进行归一化处理：
[attachment=130370]

6、对规划的数据进行傅里叶变换分析，同第4步；
[attachment=130372]

7、归一化后，就得到我们 MTF 曲线，这里仅演示了 S 方向的计算；
[attachment=130373]

a0010085	2024-10-10 21:49
[attachment=130374] pLE\|#58I <!v^Df 忘记附上对比图了；

光杆司令	2024-10-28 11:03
优秀资料，加分！

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