人眼光学传递函数MTF代码，本函数可以输入不同的像差信息模拟人眼成像

matlab灰色处理代码LSF和MTF数码相机的测量 介绍 概括 在这项工作中，我尝试找到智能手机的线路扩展功能（LSF）和调制传递函数（MTF）。 对象是在Mathematica 12.1.1程序中设计的。 对于LSF，我设计了具有不同宽度的等距对象（二值化的白色和黑色条纹），对于MTF，我设计了实际大小相同且具有不同宽度的等距对象（二值化的白色和黑色条纹）。 实际尺寸是指基于像素的计算机设计，我设计的对象以现实生活中的毫米为单位。 然后我打印了对象，对象尺寸以毫米为单位。 然后，在不使用变焦或手电筒的情况下，使用智能手机相机在自动模式下为对象拍照，然后将图像另存为RAW JPEG，并使用数据线传输到计算机中以消除数据丢失。 为了分析图像，我使用涂料从图像中提取了一些样本。 因为整个图像包含很多信息，而我没有足够的计算机功能。 在MATLAB R2020a中分析的样本。 通过绘制灰度图像的像素强度与像素强度的关系图，我计算出了LSF和MTF。 线扩散功能（LSF） 实验方法 在Mathematica 12.1.1中准备了一个测试图像（图1）。 所有对象均为实际大小。 此测试图像包括3

调制传递函数(MTF)是评价光学成像系统信息传递频率特性的一个关键指标，倾斜刃边法是测量MTF的主要方法之一。为了解决传统倾斜刃边法对噪声图像边缘角度估计的不准确性，提出了一种基于正态分布拟合和中值点查寻的MTF 测量新算法。通过正态分布函数模拟一幅与实际图像误差最小的模拟图像，利用中值点查寻法对模拟图像处理，求得最佳刃边角度，利用该角度求出实际图像的边缘扩散曲线，再通过费米函数拟合获得边缘扩散函数(ESF)。由实验结果可以看出，在图像噪声较大的情况下，对倾斜刃边角度估计的准确度得到了明显提升，进而也提高了MTF的测量精度。

MTFdh 是一系列用于计算调制传递函数 (MTF) 的 Matlab 函数。 这些函数背后的理论在 2018 SPIE 程序 10625-5 中进行了描述，并构成了 NVLabCap 的 MTF 成像评估软件背后的基础。 还提供了一些示例图像和一些示例调用脚本： 1. AngleVariation.m ：MTFdh 如何随角度变化的示例2. NoiseTest.m：MTF 置信区间预测的演示3. ColorImageExample.m ：Through-the-Bayer 模式 MTF，显示如何使用缺陷像素4. LoadExampleMTF2dDataSet.m ：从 2018 SPIE 程序 10625-20 加载和计算数据

RCI指标。

MTFCalcDH calculates the Modulation Transfer Function from a tilted edge or slit

《如何阅读MTF曲线》，这是蔡司公司介绍 MTF曲线解读的资料，已翻译。读完本文，你将能够从制造商或测试机构发布的MTF数据中判断镜头的特性。另外，我们还将介绍MTF的局限性，以便你可以批判地认识镜头评论

Fast MTF measurement of CMOS imagers using ISO 12233 methodology

英文版

基于嵌入式Linux技术的光学透镜MTF实时检测系统.pdf