“光学规则是复杂和讨厌的！”从互联网讨论这是一个很好很诚实的句子，如何读取分辨率测试卡的MTF曲线，告诉我们摄像师的数字世界是多么满意理解。本文小编会告诉你其实没有那么复杂你可以理解的基本关系，没有偏离傅立叶光学的高级数学。学习本文后你可以直接从镜头制造商或测试机构发布的MTF数据直接读出镜头的特征，而不用自己使用分辨率测试卡测试，除非你是镜头生产商！

哪些看了数据和曲线就头疼的人们可以放心了，这些并不一名摄影师必需掌握的技能，摄影主要还是靠经验的。但是更好的了解你的工具可以让你工作起来更得心应手，而且这个过程是非常有趣的。

点扩散函数

当摄影师想要拍摄一幅非常自然的物体图像时，他们想在他们的相机上有一个理想的镜头，一个允许从物体上一个点发出的所有光线在图像正好一个点再次相遇。我们现在知道，现实中使用真正的镜头，我们只能部分地实现这个理想。

透镜系统的像差、制造公差以及最终光类似波这些特质就是为什么源自物体的一个点的光总是分布在理想像点周围的区域上的原因。

在某种程度上，这个领域是“可能是最小的混乱圈”；其中光不是均匀分布的，强度通常从内部向外部减小，并且形状很少是圆形的。这种效应被称为“点扩散函数”。 它的形状和大小象征了镜头的图像质量。

如果拿摄影与绘画相比较，点扩散函数是手写镜头的笔触。正如绘画有宽，平，尖或刚毛的画笔，镜头也有非常不同的风格的手写。

但是为什么它仍然不能用来定量描述图像质量呢？

主要是三个原因：

首先，形状有时非常复杂，因此不符合简单的数字描述，这在用显微镜拍摄的以下图片可以看出。在图像1至6中的前六个点扩展是可用的，但中等图像质量示例中，典型的全开口处的高速透镜，边缘上的广角透镜或轻微散焦。

 

一个小的白色正方形已粘贴到每个图像进行大小比较；它表示像12像素，35mm格式全帧相机的8.5μm像素区域。因此，所有这些点扩展比这个（相对大的）像素面积大得多。

点扩散Nr。上面第二行中的图7是成像性能突出的示例。数字传感器通常不会看到这种小的点差。图像8的Nr在最右边显示了传播在低通滤波器后面的同一点，低通滤波器通常位于传感器的前面，并且用于抑制莫尔效应。因此，通过几个双折射盘显着地增加点扩散，在低通滤波器中人为地劣化了图像质量。

第二个原因是，几乎从来没有看到这样的单一、孤立的点差。例如：只有在黑暗的夜晚拍摄星星的照片，你才能达到与实验室相同的效果。大多数图像是在相机中以组合大量单点扩散的部分的复杂方式生成的。

这是因为对象的小区域内由许多密集填充的点组成，并且这些点对应于在透镜后面的图像中的许多密集封装的理想图像点。由于实际点扩散不能是无限小，这就意味着单个点扩散重叠：图像的一个点（甚至可以说在一个像素中）的强度是通过许多点的二维积分求和产生的传播。 因此，在“笔触”和我们看到的图像之间有一个不那么容易管理的数学连接。

第三个原因是从镜头到眼睛的整个成像链可以用现在想解释的MTF方法更加优雅地描述。