针对现有研究中刃边地物选取的主观性比较强的问题,提出用Canny边缘探测器得到二值边缘图,再应用Hough变换得到候选刃边,最后通过候选刃边倾斜角度判断的方法,来自动提取高分遥感影像上满足刃边法测定要求的刃边地物。结果表明,应用该方法能够得到精度较高的高空间分辨率遥感成像系统的调制传递函数参数值。

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

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