刃边法mtf测量算法matlab代码

刃边法MTF（Modulation Transfer Function）测量算法是一种常用于光学系统评价的方法，可以通过测量对于不同空间频率的模糊程度来评估光学成像系统的成像能力。MATLAB代码实现如下：

首先，选取一张适合的棋盘格图像，用imread将其读入matlab程序中。然后用imresize函数将图像缩放至适当的大小。

接着，利用matlab自带的corner函数对图像进行角点检测，得到棋盘格的角点坐标。将这些坐标输入到calibrateCamera函数中，得到摄像机的内参矩阵和外参矩阵。

接下来，利用摄像机获取棋盘格的多张图像，并用undistortImage函数对它们进行去畸变处理。将所有图像进行灰度化处理，然后将它们分别输入到detectCheckerboardPoints函数中，得到每个图像中棋盘格的角点坐标。

最后，用matlab自带的MTF函数对图像的模糊程度进行测量。该函数可以计算出图像的MTF值，并绘制出MTF曲线图。利用该曲线图可以直观地评估光学成像系统的成像能力，判断其是否符合预期要求。

总之，刃边法MTF测量算法是一种常用的光学系统评价方法，MATLAB代码实现相对简单，并可以通过MTF曲线图进行直观的成像质量评估。

相关问题

星点法测MTF图像matlab代码

以下是使用星点法测量MTF图像的MATLAB代码示例：

% 读取MTF图像
img = imread('MTF_Image.png');

% 显示MTF图像
figure;
imshow(img);
title('MTF Image');

% 提取灰度值通道
img = rgb2gray(img);

% 计算星点位置
corners = detectHarrisFeatures(img);

% 显示星点
figure;
imshow(img);
hold on;
plot(corners.selectStrongest(10));
title('Harris Corners');

% 计算星点对应的模糊尺寸
blur_sizes = zeros(size(corners,1),1);
for i=1:size(corners,1)
    [blur_sizes(i), ~] = measure_blur(img, corners.Location(i,:));
end

% 显示模糊尺寸分布
figure;
histogram(blur_sizes);
xlabel('Blur Size');
ylabel('Count');
title('Blur Size Distribution');

% 计算MTF
mtf = 1 - blur_sizes / max(blur_sizes);

% 显示MTF曲线
figure;
plot(mtf);
xlabel('Spatial Frequency');
ylabel('MTF');
title('MTF Curve');

% 计算MTF50
mtf50 = find(mtf < 0.5, 1, 'last');

% 显示MTF50位置
hold on;
plot([mtf50 mtf50], [0 0.5], 'r--');
text(mtf50, 0.55, ['MTF50 = ' num2str(mtf50)]);

其中`measure_blur`函数用于计算给定位置的模糊尺寸，可以使用以下代码实现：

function [blur_size, blur_image] = measure_blur(img, center, patch_size)
% 默认取15x15的局部区域
if nargin < 3
    patch_size = 15;
end

% 提取局部区域
patch = imcrop(img, [center-patch_size/2 patch_size-1]);

% 计算Laplacian值
laplacian = abs(del2(patch));

% 取局部区域的平均Laplacian值作为模糊度量
blur_size = mean2(laplacian);

% 可选输出模糊区域图像
if nargout > 1
    blur_image = laplacian > blur_size;
end
end

需要注意的是，该方法的精度受到图像分辨率和星点密度的影响，因此需要根据实际情况进行调整。

用星点法测图像MTF曲线matlab代码

以下是一个简单的Matlab代码，用于计算和绘制图像的MTF曲线。其中，我们使用星点法来测量MTF曲线。

% 读取图像
img = imread('test_image.jpg');

% 转换成灰度图
img_gray = rgb2gray(img);

% 计算傅里叶变换
fft_img = fft2(double(img_gray));

% 计算幅度谱
amp_spec = abs(fft_img);

% 计算相位谱
phase_spec = angle(fft_img);

% 计算MTF曲线
[ny, nx] = size(img_gray);
x = 0:nx/2-1;
y = 0:ny/2-1;
[X, Y] = meshgrid(x, y);
r = sqrt(X.^2 + Y.^2);
r = round(r(:));
amp_spec = round(amp_spec(:));
mtf = accumarray(r+1, amp_spec) ./ accumarray(r+1, ones(size(amp_spec)));
mtf = mtf(1:nx/2);

% 绘制MTF曲线
figure;
plot(x, mtf, 'o-');
xlabel('Spatial Frequency (lp/mm)');
ylabel('MTF');
title('MTF Curve using Star Chart Method');

代码中，我们首先读取图像并将其转换为灰度图像。然后，我们计算图像的傅里叶变换，并计算幅度谱和相位谱。接着，我们使用星点法测量MTF曲线，并绘制结果。