如何根据其调制传递函数对理想化传感器的输出进行计算建模？

Question

假设我有一个光学传感器，其分辨率为N×M，我想对这种传感器的输出进行建模，给出另一个图像，其分辨率是一个比传感器分辨率更大的简单因子。我想，假设一个理想化的镜头场景，如果我们知道传感器的Modulation Transfer Function (MTF)，就要模拟这种传感器的输出。在给定假想的输入图像和传感器分辨率的情况下，使用这样的函数实际建模传感器输出的程序是什么？这甚至是否有意义甚至可能？

我是否必须事先计算图像的空间频率？如果是这样的话，我就不会理解这在逻辑/物理上意味着什么。我只想计算每个像素之间的对比度吗？我甚至不能围绕如何使用MTF执行从输入到输出的转换，因为输入需要来自世界的空间信息。

Answer 1

我现在明白了如何根据其调制传递函数对理想化传感器的输出进行计算建模。

调制传递函数是可辨别对比度的度量，或者是距传感器一定距离的可辨别空间频率的函数。 MTF在频域中，不包含复杂的相位分量（即Optical Transfer function）。 MTF =点扩散函数的前向傅里叶变换。点扩散函数在计算上被建模为2D模糊核，因此我们的目标是将MTF转换为PSF（也称为模糊内核，测量光如何从图像中的源传播，类似于{{ 3}}）。

为了做到这一点，需要在MTF上进行逆傅立叶变换，这将为您提供所需的PSF，并且您可以在两个方向上使用它（将垂直和水平内核应用于一个图像）。 MTF可以在函数或周期/幅度阵列中给出，如果给定函数，则需要将其转换为周期/幅度阵列，选择要查找空间频率幅度的周期并将值插入MTF。然后，IFFT可以对该循环/幅度对阵列进行操作，这将产生可以计算使用的PSF。

此外，您可以将输入图像传输到频域以直接应用MTF，但如果需要进行任何其他空间计算，则需要将其转换回来。