好像很多人很多地方，不管什么样的清晰度测试都通通叫MTF，比如用线对的方式测的对比度也叫MTF，SFR 也叫MTF， 其实如果将MTF作为一个统称概念不是不行，但容易造成很多人混淆，概念模糊，尤其对于没有光学背景的camera攻城狮来讲，不搞清楚各种方法的概念而统一定性为MTF来进行camera的相关验证和标准的话，恐怕会有不少问题。
下面内容主要是为大家梳理下各种 “MTF” 的概念和常用测试方法的优缺点：
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首先，直接先看看真正的MTF（Module Transfer Function）在光学上的定义： 光学传递函数（OTF）的模也即绝对值称之为调制传递函数（MTF）；// OTF的相位称之为相位传递函数PTF
因此，理论上要去计算OTF先，才能得到MTF。
OTF怎么计算？这个会涉及到傅里叶光学上的知识， 是利用点扩散函数（PSF）或线扩散函数（LSF）的傅里叶变换来推导出OTF，包括光学设计软件CODEV 或 Zemax 也是利用软件追迹光线得到PSF再进行Fourier变换将空间域转换为频率域从而得到MTF。
示意图如下：
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以上是真正的MTF， 大家就想问，要测MTF，先得测OTF，要测OTF又得先得到PSF或者LSF， 这咋整？
著名Trioptics 设备有用过的或者大家知道的话就明白，是可以测试的，对于纯lens来讲，可以通过标定的十字线经过lens后再由若干个CCD来进行十字线的采集，这个其实相当于就是在模拟线扩散函数LSF了，因此trioptics测试来的MTF就最直接反应真正的光学上的MTF。
那么对于camera整体来讲，不可能还用Trioptics这样的设备，只能基于图像来测试，目前基于图像的“ MTF ”测试最常见的就是 “ 线对对比度方法”，西门子星图方法siemens star 和 SFR 空间频率响应方法， 知道每种方法大致原理的很快就能理解哪种方法最接近 MTF 的理论定义方法， 没错，这就是SFR。
但现在有必要提醒大家，SFR方法也需要看采用的SFR算法的计算流程，chart设计等， 不是随随便便用个“SFR” 就是一样的东西，还是蛮有讲究的。 比如现在很多人直接用网上开源的mat3 或 mat2 版本的算法直接计算来用于测试，这其实有些问题的， 用于手机照片（经过ISP处理的）的大致画质分析还基本上够用吧，但是不能用于指定量化的标准，也不是直接适合模组级别raw data的测试，因公开版算法上有待解决一些问题，这个就不方便讨论了，可以理解成真正的好的东西没谁愿意大公无私公开的，这个不像google开放什么系统代码。呵呵呵
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回头再来聊聊 “ MTF ”常见的几种图像测试方法：
- 大家是不是对下面这两个PPT贴图很熟悉？？ 估计是不少公司的培训资料什么的吧 ！！ 这图我们在十多年前还在做很低端很低端的camera时候用的，当时camera到百万就是高端了，因为当时camera刚起步，技术还比较low，所以也是用的比较low的方法。 因为此方法简单测试速度快，当然camera当时要求没那么高。
大家最为熟悉的ISO12233老板chart，就是看多少多少线的那个chart可以说就是基于此种方式（当然老板里面也有两个slant edge，当然不够用啊）
严格来讲，这种方法叫做 “ 对比度传递函数CTF ”更为准确，不应该叫做MTF。因为它实际上是计算的对比度，和上述的MTF理论方法是不是差别十万八千里呢。
此种方法有点就是简单，算法简单计算快，生产线用着方便！！！
但缺点就是， 只能测试某单一频率下的对比度， 对测试环境要求非常高，比如光源亮度的变化，曝光的变化对结果有较大的影响，数据精度稳定性保证上要注意。
所以这种方法建议大家在低端上用，比如一般我是在5M以下的那种低端camera上采用这种相对简单的方法。因为要求没那么高嘛！
之所以ISO12233将方法由下左改为下右，就是因为SFR更接近光学上的MTF，老版chart已经使用20年了，20年前的camera技术什么样能跟上时代么，当然不能！
老板chart 大部分人相信平时还是靠眼睛来看线对吧， 不只是眼睛误差的问题，更多还包括测试条件的影响，比如不仔细对齐FOV这样对数不靠谱啊， 所以用作简单的主观分析可以，就像我在水果时候，这个算作主观测试，而不能用作客观量化测试，因为量化数据必须精确，这个老版很难做到，而且线对数在不同位置，这也是一大问题，很好理解老版的chart所谓的center并非center，而camera不同视场的分辨能力本就不同，所以老方法不能针对某一具体视场做出量化测试，而且测试的位置或者说ROI相当于就只有中间和四周，已经远远不能满足现金上千万像素camera的测试需求了，所以连ISO都改了，一般ISO这种组织都是慢几年的节奏。
2. 简单说说西门子星图，这种方法虽能通过放射状不同频率的线条来模拟得到MTF vs frequency， 但是呢，缺点也很明显，每个宫格占用较大区域的ROI，也就是说测试的是某一大片区域的清晰度情况，对定点测试能力不足； 还有个缺点就是，没有方向性。 大家可否知道，比如图像的水平方向和垂直方向的清晰度不一样，因为lens在设计时MTF就有tangential和saggital之分，光学镜头的像散问题造成不同方向上的清晰度不一致，此星图方法不能很好反映此种问题。
所以此种方法和老版ISO12233一样，只适合粗略的画质清晰度分析，而不适合用作量化方法用来制定相机标准。
3. SFR （空间频率相应）
这是我们推荐的方法，如果是制定管控的camera量化标准，我们强调一定要在rawimage上，因为ISP对其有很大的影响， ISP其实只是提升锐度而非清晰度。管控好camera raw，就不会存在问题，因为一致性问题来自于硬件而非算法（只要没bug）。
SFR 大致原理如下：
– 每行对边界数据进行求导累积组合成一个单一的数据，这个数据就是模拟的线扩散函数
– 对结合的线扩散函数数据进行傅里叶变换，取实部，即为SFR。
从以上的各个方法的概述来看，最能模拟光学上MTF的方法就是SFR。 希望大家从概念知道彼此区别， 此MTF非彼MTF。