编写计算直边图像的点扩散函数PSF

资 源 简 介

编写计算直边图像的点扩散函数PSF

详 情 说 明

在图像处理领域，点扩散函数（Point Spread Function, PSF）是描述成像系统对点光源响应的重要指标。通过分析直边图像（如黑白分明的边缘）可以逆向推导出PSF，这种方法被称为边缘扩散函数（ESF）法。以下是实现该过程的逻辑框架：

直边图像预处理 选择高质量的黑白直边图像（如刀口靶图像），确保边缘方向明确。通过旋转校正使边缘严格垂直/水平，避免倾斜带来的计算误差。对图像进行灰度化处理，必要时进行去噪操作。

提取边缘扩散函数（ESF） 沿垂直于边缘的方向采样像素值，将多行数据叠加平均以减少噪声，得到一维的ESF曲线。该曲线反映了从暗区到亮区的过渡特性。

计算线扩散函数（LSF） 对ESF曲线进行微分操作，得到线扩散函数（LSF）。LSF表征系统在垂直于边缘方向上的响应特性，是PSF的一维投影。

重建二维PSF 假设PSF具有旋转对称性（常见于光学系统），可通过LSF的Radon逆变换或迭代算法重建二维PSF。若需更高精度，需结合多个方向的边缘图像。

注意事项 实际应用中需考虑传感器噪声、离散化误差等因素，可能需引入正则化或维纳滤波等优化手段。 对于非对称PSF（如存在像散），需要至少两个正交方向的边缘图像进行联合求解。