主题:【已应助】杨氏干涉法和衬度传递函数的关联

浏览0 回复4 电梯直达
m3032435
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杨氏干涉是通用测量信息分辨率的方法~
信息分辨率是用传递传递函数定义的~
求问,两者怎么个联系的呢?

就算忽略非晶样品对衍射强度的影响,可怎么从FFT里面提取衬度传递函数呢?
感谢感谢
推荐答案:蓝莓口香糖回复于2021/12/08
干涉方法并不能直接提取传递函数,只是帮助更方便地看到传递函数的极限在哪里
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蓝莓口香糖
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干涉方法并不能直接提取传递函数,只是帮助更方便地看到传递函数的极限在哪里
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原文由 蓝莓口香糖(drizzlemiao) 发表:干涉方法并不能直接提取传递函数,只是帮助更方便地看到传递函数的极限在哪里
感谢蓝莓版主的回复。
不好意思,再请问衬度传递函数是怎得到的呢?直接模拟吗?
另外如何在衬度传递函数里考虑高阶像差呢?我插的文献里,讲了像差函数的(用程函方程解的)都不讲衬度传递函数~但两者在不同文献里都用X(kai)来表示相位的函数~
总觉它两应该一脉相承~莫非衬度传递函数里用的就是像差函数的和?
求大神给帮忙厘清这些概念…万分感谢
蓝莓口香糖
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衬度传递函数可以测量非晶薄膜的傅里叶变换,看到的那些圈圈就是衬度传递函数。用数码相机做高分辨成像的时候一定都见到过。合适的拍摄条件就是让中间的那个圆盘尽量大。书里为了看起来更简洁,通常只讨论一维的情况,画出来是一条曲线,其实这个东西显然是个二维图形,因为考虑像差影响的时候各个方向的频率传递是不同的,不能直接做周向平均。
像差函数是X,相位像的衬度传递函数是Sin(X)。二者确实是有关系的。像差影响了电子波的相位,相位的变化当然会反映到光束之间的干涉图案上,这个干涉图案就是高分辨像。像差会导致相位变化,相位变化会影响图像的衬度,对衬度的影响规律是通过传递函数体现出来的。如果不是相位成像机制,传递函数就未必是Sin(X)了,可能是别的什么表达方式,但是像差函数还是X。在做图像计算的时候其实是不会直接算传递函数的,那太粗糙了,都是直接算电子波相位。
对于STEM成像,也是类似的情况,像差同样会改变电子波相位,电子波的干涉图案是用来成像的小光斑。
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2021/12/19 10:41:28 Last edit by drizzlemiao
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原文由 蓝莓口香糖(drizzlemiao) 发表:衬度传递函数可以测量非晶薄膜的傅里叶变换,看到的那些圈圈就是衬度传递函数。用数码相机做高分辨成像的时候一定都见到过。合适的拍摄条件就是让中间的那个圆盘尽量大。书里为了看起来更简洁,通常只讨论一维的情况,画出来是一条曲线,其实这个东西显然是个二维图形,因为考虑像差影响的时候各个方向的频率传递是不同的,不能直接做周向平均。像差函数是X,相位像的衬度传递函数是Sin(X)。二者确实是有关系的。像差影响了电子波的相位,相位的变化当然会反映到光束之间的干涉图案上,这个干涉图案就是高分辨像。像差会导致相位变化,相位变化会影响图像的衬度,对衬度的影响规律是通过传递函数体现出来的。如果不是相位成像机制,传递函数就未必是Sin(X)了,可能是别的什么表达方式,但是像差函数还是X。在做图像计算的时候其实是不会直接算传递函数的,那太粗糙了,都是直接算电子波相位。对于STEM成像,也是类似的情况,像差同样会改变电子波相位,电子波的干涉图案是用来成像的小光斑。
太感谢蓝莓版了,解开了我一直以来的疑惑……salute…
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