在上面原函数的基础上再生成令原函数相位失真的相位图

要生成令原函数相位失真的相位图，可以采用以下步骤：

1. 根据原函数的幅度图和相位图，得到函数的复数形式。

2. 在复数形式下，将相位图进行失真，例如可以将每个像素的相位值加上一个随机值。

3. 对失真后的相位图和原函数的幅度图进行傅里叶反变换，得到失真后的函数。

4. 绘制失真后的函数的相位图。

下面是一个示例代码，假设原函数的幅度图为A，相位图为P：

import numpy as np
from scipy import fftpack
import matplotlib.pyplot as plt

# 原函数的幅度图和相位图
A = np.random.rand(256, 256)
P = np.random.rand(256, 256)

# 得到原函数的复数形式
F = A * np.exp(1j * P)

# 将相位图进行失真
P_distorted = P + np.random.rand(256, 256) * np.pi

# 得到失真后的复数形式
F_distorted = A * np.exp(1j * P_distorted)

# 傅里叶反变换得到失真后的函数
f_distorted = fftpack.ifft2(F_distorted).real

# 绘制失真后的函数的相位图
plt.imshow(np.angle(F_distorted), cmap='hsv')
plt.colorbar()
plt.show()

运行上面的代码，就可以得到失真后的函数的相位图。需要注意的是，这里使用的是随机失真，实际应用中可能需要根据具体需求设计失真方式。