本文介绍了MTF曲线在评估光学系统性能中的作用，特别是在计算机视觉领域的应用。通过解析MTF曲线，可以了解光学系统对不同空间频率的传递能力，从而评估图像质量和分辨率。文中提供使用OpenCV计算和分析MTF曲线的Python代码示例，并指导如何解读MTF曲线的关键点，如空间频率、MTF值和截止频率，帮助理解其在图像处理和设备性能评估中的价值。
MTF（Modulation Transfer Function）曲线是一种常用于评估光学系统性能的工具，特别在计算机视觉领域中得到广泛应用。MTF曲线描述了光学系统对不同空间频率的输入信号的传递能力，从而提供了关于系统的分辨能力和图像质量的重要信息。
MTF曲线的计算基于点扩散函数（PSF）的频谱分析。PSF是描述光学系统对点光源的响应的函数，其频谱表示了系统对各个空间频率的传递情况。MTF曲线是通过对PSF的频谱进行傅里叶变换得到的，它描述了系统在不同空间频率下的对比度传递情况。
下面我们将介绍如何解读MTF曲线并使用计算机视觉中的代码进行计算和分析。
首先，我们需要获取图像数据并进行预处理。在这里，我们使用Python中的OpenCV库来完成这些任务。下面是一个简单的示例代码：
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg'
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