OTF.zip_光学传递函数_光瞳点扩散_光瞳函数matlab_光程差_点扩散

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5星 · 超过95%的资源 59 浏览量 2022-07-14 22:30:39 上传评论 12 收藏 1KB ZIP 举报

光学传递函数(OTF)是光学成像系统分析中的核心概念，它描述了系统如何将物体的细节转化为图像的质量。OTF与傅里叶变换密切相关，可以帮助我们理解系统的分辨率限制和图像失真。本程序专注于利用MATLAB进行OTF、光瞳函数和点扩散函数的计算，以深入理解光学成像的原理。我们要讨论的是光瞳函数。光瞳是光学系统中光线通过的孔径在物空间的投影，其形状和大小决定了系统的孔径光阑。光瞳函数是描述光瞳对入射波前影响的数学表示，通常通过傅里叶变换来计算。在MATLAB中，我们可以利用相关函数对光瞳的几何形状进行建模，并计算其对应的光瞳函数。光程差是光学中的另一个关键概念，它表示光线经过不同路径的长度差。在光学系统中，光程差会导致相位变化，进而影响成像质量。当光程差等于半波长的奇数倍时，会形成明暗相间的衍射条纹，这对理解和计算OTF至关重要。点扩散函数（PSF）是光学系统对点源成像的实际效果，它描述了一个理想的点源经过系统后的成像形状。PSF可以由OTF通过逆傅里叶变换得到。PSF的宽度和形状反映了系统的分辨率性能，越窄的PSF意味着更高的分辨率。 OTF是光瞳函数和相位函数的复共轭乘积，包含了系统的幅度和相位响应信息。在MATLAB中，我们可以编写代码来计算OTF，然后通过OTF反向傅里叶变换得到PSF。这一步骤对于理解系统的成像质量和潜在的分辨率限制非常重要。程序OTF.m应该是实现了上述功能的核心脚本。它可能包括以下步骤： 1. 定义光瞳函数：根据光学系统的实际参数，如孔径大小和形状，创建光瞳函数。 2. 计算光程差：基于光瞳函数，计算各点的光程差。 3. 获得OTF：将光瞳函数进行傅里叶变换，得到光学传递函数。 4. 计算PSF：通过OTF的逆傅里叶变换得到点扩散函数。 5. 可视化结果：展示OTF、PSF以及可能的衍射图案，帮助用户直观理解成像性能。通过这样的程序，你可以对不同光学系统的性能进行比较，优化设计，或者评估现有系统的局限性。了解这些概念和计算方法对于光学工程、天文学、生物医学成像等领域都是至关重要的。

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%%%%%%%%%%%%%%%%%%*****************************%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %采用殷兴良书中坐标设置方法 %%%%%%%%%%%%%%%%%%*****************************%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %相关参数设置 [M,N]=size(S); %确定所得OPD矩阵尺寸； D=76.2; %光学系统孔径(mm)； f=1000; %光学系统焦距（mm）； Ratio=0.3414879; %背景图像上每个像素对应的实际长度， mm/pixel； wavelength=0.000455; %光学系统工作波长（mm）； a=1; %光波振幅，可以取为1； w=zeros(M,N); %波像差计算 A=zeros(M,N); %出射波面瞳函数 for m=1:M for n=1:N w(m,n)=(2*pi/wavelength)*S(m,n)*0.001; A(m,n)=a*(cos(w(m,n))+1i*sin(w(m,n))); end end %像面振幅分布计算（像平面（xx,yy）） z_xx=(M/(256*D))*wavelength*f*(M/2);z_yy=(N/(256*D))*wavelength*f*(N/2); z_x=D/2;z_y=D/2; %确定光瞳平面中心 U=zeros(M,N); for x=1:M for y=1:N xx=(M/(256*D))*wavelength*f*x-z_xx; %PSF坐标上应该还有一些问题，部分文献给出离散间隔为:(1/(光瞳平面离散间隔))*波长*光学系统焦距 yy=(N/(256*D))*wavelength*f*y-z_yy; for m=1:M for n=1:N u=m*(D/M)-z_x;v=n*(D/N)-z_y; R=sqrt((u-z_x)^2+(v-z_y)^2); if R<(D/2) B1=cos((2*pi/(wavelength*f))*u*xx)-1i*sin((2*pi/(wavelength*f))*u*xx); B2=cos((2*pi/(wavelength*f))*v*yy)-1i*sin((2*pi/(wavelength*f))*v*yy); else B1=0;B2=0; end U(x,y)=U(x,y)+A(m,n)*(B1*B2)*(1/M)*(1/N); end end end end %点扩散函数计算 PSF=zeros(M,N); for x=1:M for y=1:N PSF(x,y)=U(x,y)*conj(U(x,y)); end end %%%%%%%%%%%%%%%%%%*****************************%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %为确定平面波空间频率（fx,fy），必须确定传播方向余弦（cosa,cosb），可以通过BOS获得每点的（a,b），从而得到空间频率分布F=(fx,fy) %基于位移矢量场结果，可以得到偏转角a,b，从而确定空间频率（f_x,f_y） %在这里我采用MTF坐标，即离散间隔为:(光瞳平面离散间隔/(波长*光学系统焦距)) （(X/M)/(波长*光学系统焦距)*x-30/(波长*光学系统焦距),(X/N)/(波长*光学系统焦距)*y-30/(波长*光学系统焦距)） %%%%%%%%%%%%%%%%%%*****************************%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %对点扩散函数进行傅里叶变化，得到光学传递函数 z_f_x=(D/2)/(wavelength*f);z_f_y=(D/2)/(wavelength*f); OTF=zeros(M,N); for x=1:M for y=1:N f_x=(D/(M*wavelength*f))*x-z_f_x; f_y=(D/(N*wavelength*f))*y-z_f_y; for m=1:M for n=1:N xx=(M/(256*D))*wavelength*f*x-z_xx; yy=(N/(256*D))*wavelength*f*y-z_yy; B1=cos(2*pi*f_x*xx)-1i*sin(2*pi*f_x*xx); B2=cos(2*pi*f_y*yy)-1i*sin(2*pi*f_y*yy); OTF(x,y)=OTF(x,y)+PSF(m,n)*(B1*B2)*(1/M)*(1/N); end end end end %MTF和PTF计算 MTF=zeros(M,N); PTF=zeros(M,N); I=imag(OTF); R=real(OTF); for x=1:M for y=1:N a=I(x,y);b=R(x,y); MTF(x,y)=sqrt(a^2+b^2); PTF(x,y)=atan(-a/b); end end