(2)FFT算法只在远场近轴情况下,精度才足够好,如果横向像差较大,FFT算法精度无法保证。也就是说:当主线法线(约小于20°)、出瞳像差可忽略、横向像差足够小,FFT点扩散函数才是精确的并且计算快于惠更斯PSF。 FFT PSF 2. 惠更斯PSF 从惠更斯-菲涅尔衍射积分推导的点扩展函数,事实上就是以上公式。惠更斯PSF计算速...
，出瞳像差是可以忽略的，且横向光线像差合理，则 FFT PSF 是准确的，并且速度通常比惠更斯 PSF 方法...
如图，为想导出ZEMAX的点扩散函数，用Python来绘制。但是在ZEMAX 点扩散函数FFT PSF 的文本中，这是一...
网络点扩散函数 网络释义 1. 点扩散函数 2.3.3.3点扩散函数(FFT-PSF)对比分析32-33 2.3.3.4 光学传递函数(MTF)对比分析33-35 2.4 本章小结35-36 3. 角膜模型的建立3… cdmd.cnki.com.cn|基于 1 个网页
两者之间的官方解释也说了,psf2otf,其作用是将一个空间点扩散函数转换为频谱面的光学传递函数,执行的也是对PSF的FFT变换。真的只是这样吗? 大胆假设 小心求证 我们用matlab验证一下,首先我们生成PSF函数(其实就是空间卷积嘛,囧),随便来一个拉普拉斯模板吧,So easy。
先说结论,如果像面在焦点上,参考惠更斯PSF。FFT PSF有做近似,对应就更快。相比惠更斯PSF没有那么准确。当点斑小于艾里斑的时候不能够使用几何MTF进行评估,因为衍射效应会被忽视。 如果不在焦点附近的话,建议使用几何MTF进行分析。FFT和惠更斯需要很高的采样才可以正确计算一个不接近艾里斑的情形。
图像的卷积一般用的PSF较小,比方3*3点阵的算子,常用的算子有平滑滤波和边沿增强算子。图像的卷积和1维信号一样也可以从输入信号看和输出信号看。如果卷积比较复杂,可以用FFT卷积来做。 FIR:有限脉冲响应 通过卷积来求输出,随着脉冲点数的增多,其频谱特性可以做的很好,并且可以做到使线性相位的,但是速度慢,借助FFT卷...
// psf = circshift(psf, -floor(psfSize / 2)); int d_r = (int)Math.Floor((double)row / 2 - 1); int d_c = (int)Math.Floor((double)col / 2 - 1); var Rows = matrix.ToRowArrays(); Complex32[][] newRows = new Complex32[matrix.RowCount][]; ...
PTF = __fftshift__(__fft2__(PSF)) PTF = __np__.angle(PTF) b =400R = (200)**2foriinrange(b):forjinrange(b):if(i-b/2)**2+(j-b/2)**2>R: PTF[i][j] =0__plt__.imshow(abs(PTF),cmap=__cm__.rainbow)
t_ = likelihood + regularization_im + regularization_PSFreturnt_ 开发者ID:Lightjohn,项目名称:wrapperPythonOptimPack,代码行数:30,代码来源:Test.py 示例2: process2ch ▲点赞 7▼ defprocess2ch(self,inputbuffers,timestamp):ifnotself.update() :returnNonefftsize = self.m_blockSize ...