几个典型的点扩散函数：  大气湍流造成的传递函数 ② Gauss退化函数 Gauss退化函数是许多光学成像系统最常见的退化函数，它是光学系统衍射、像差等因素的综合结果，其表达式为: 其中，K是归一化常数，a是一个正常数， 表示模糊程度，C是 的支持域。由于Gauss函数的傅立叶变换仍是Gauss函数，并且没有过零点，因此Gauss退化函数的辨识不能利用频域过零点进行。

针对实拍运动模糊图像的复原问题，分析了实拍图像与仿真模糊图像的差异特征，提出一种适用于实拍图像退化参数估计的方法。首先退化图像的倒谱，选用倒谱灰度极小值得绝对值作为阈值把倒谱变为二值图像，再去除中心的十字亮线；然后用点到直线的距离公式计算出二值图像的亮条纹方向，即得运动模糊图像；最后以退化图像中心为旋转轴，将运动模糊方向旋转至水平方向，用差分自相关法计算模糊尺度。把估计的点扩散函数（PSF）代入维纳滤波算法复原实拍图像，复原效果证明参数估计结果正确。

景物三维重建的关键之一是从景物图像中获得景物目标到摄像机的距离。研究了一种基于散焦图像的计算景物距离的算法。该方法基于不均匀散焦模型,并且只需两幅改变光圈指数得到的散焦程度不同的图像,因此可以避免图像的大小匹配问题。根据图像的点扩散函数的形式,可以通过优化的方法求得深度。模拟和真实实验表明了算法的有效性。

在X光编码孔径成像系统中，系统的点扩散函数决定成像系统的成像质量。由于系统的点扩散函数可用来求解系统的传递函数，并可由此制作实现图像重构的滤波器，因此点扩散函数的精确程度直接影响重构过程中图像的质量。本文以标量衍射理论为基础，从理论上推导出了衍射效应条件下编码孔径中圆环的点扩散函数，并将它用于制作光学系统的滤波器。最后利用Wiener滤波函数对编码重叠像的频谱分布进行滤波处理，再经过逆傅里叶变换得到了重构图像。

%% NONISOTROPICGAUSSIANPSF - 创建各向同性/非各向同性 3D 高斯内核。 % 使用统计工具箱（如果已安装）（mvnpdf）。 无需统计工具箱即可工作，但速度较慢且% 在 PSF 支持的大小方面具有更高的限制。 % % 语法：[outKer] = nonIsotropicPSF(inSigma) % = nonIsotropicPSF(inSigma,sizeDomain) % = nonIsotropicPSF(inSigma,sizeDomain,precision) % 输入： % inSigma - 标量（各向同性）或具有高斯核标准偏差的 3x1 向量（提醒： % sigma=FWHM/(2*sqrt(2*ln(2))) ) % sizeDomain (可选) - 定义支持 PSF 的大小 (默认: 2.1*max(inSigma)) % 精度（可选）

psf的matlab代码PSF模型-py 点扩散函数的标量和矢量模型的Python绑定。 原始C ++代码和MATLAB MEX绑定版权所有:copyright:2006-2013，根据GPL-3.0许可分发。 Talley Lambert的Python绑定 该模型在Auget等人2009 1中进行了描述。 有关更多信息和实现细节，请参见Francois的论文2 。 1个 2个 也可以看看： 有关基于标量的Gibson-Lanni PSF模型的不同（更快）的信息，请参见项目，该项目已在，和中实现。 安装 在OS X和Windows的pypi上可用的预构建二进制文件，在Linux上的sdist可用 pip install psfmodels 从来源 （需要cmake和C ++编译器） git clone --recurse-submodules https://github.com/tlambert03/PSFmodels-py.git cd PSFmodels-py python setup.py install # or python setup.py build to just build but n

本文给出了实现全息逆转滤波器的条件,制作了三种具有较大空间带宽积的点扩散函数的全息逆转滤波器,给出了二维模糊图像的恢复结果.

psf的matlab代码py 用于点扩散函数建模和有限元分析的Optomechanics python库 OMpy是用于光机械分析的python库。 特别是它被编写成接受机械数据（测量或模拟数据或有限元分析结果）并获取可用于将这些数据输入到Zemax光学分析软件中的参数（刚体运动，光学表面变形）。 为此，它具有完成光机械分析中一些常见任务的功能： 根据光学Kong径上的波前误差图模拟点扩展函数（PSF） 根据光学表面的垂度位移产生波前误差图 通过有限元分析（FEA）模拟计算下垂位移 计算对象的刚体运动（平移+旋转）（测量数据或FEA结果） 使用Zernike条纹多项式拟合表面或波前误差图 灵感 这种类型的分析非常普遍，但经常被价格昂贵的软件所控制。 大多数光力学软件背后的数学运算已有广泛的文献记载，而大多数商业软件包的优势在于能够轻松地与大量可用的光学元件和FEA代码进行交互。 我的目标不是编写商业质量的程序包，而是编写一些可以适应不同常见任务的有用脚本。 OMpy的许多功能都是根据Sigmadyne（）的SigFit建模的，该公司拥有大量描述其拟合算法方法的文档和白皮书。 针对相同F

计算焦点的形状和强度分布

关于点扩散函数估计的文章纤细说明了几种点扩散函数估计的方法。