Bestimmung der Modulationstransferfunktion einer CCD-Kamera ...

A.3 Aufbau und Implementierung der MTF-Bestimmungsmethode
A.3 Aufbau und Implementierung der MTF-Bestimmungsmethode
Die Implementierung der in Kap. 4 erläuterten Bestimmungsmethode der MTF erfolgte ausschließlich
mit der Entwicklungsumgebung von Matlab TM . Die Struktur ist denkbar einfach.
Innerhalb eines Hauptprogramms measure mtf.m werden sequentiell die in Kapitel 4 aufgeführten
Operationen auf das anfangs experimentell gemessene Bild angewendet, so dass der
Programmablauf einer Stapelverarbeitung gleicht. Jede der Operationen ist modular in einem
Teilprogramm (Funktion) realisiert worden und bekommt das sukzessiv berechnete Bild und
ggf. zusätzliche Parameter übergeben. Das anschließend modifizierte Bild wird an das Hauptprogramm
zurückgegeben, so dass die Folgeoperation darauf zugreifen kann, bis schließlich die
MTF bestimmt wurde. Ein Überblick über die implementierten Operationen, ihre Funktionen
und Bezeichnungen schlüsselt die folgende Liste in der Reihenfolge auf, wie sie im Programm
aufgerufen werden:
• measure mtf.m (Hauptskript):
Innerhalb dieses Skripts werden die Operationen der in Kap. 4 beschriebenen Methode
seriell durchlaufen. Es erhält keine Übergabeparameter und lädt lediglich zu Beginn mit
read dm file.m unter Angabe des Dateipfads die im DM3-Format vorliegenden Bilder
in die Arbeitsumgebung von Matlab. Ist dies geschehen, können die in Teilprogrammen
umgesetzten Operationen auf die geladenen, experimentellen Kantenbilder zugreifen.
• [Synthetisches Referenzbild]=create syn img(Kantenbild, Faktor):
Der Funktion wird das in einem zweidmensionalen Array gespeicherte Kantenbild tem img
und der Sampling-Faktor M, mit dem die Kantenposition im interpolierten Kantenbild bestimmt
wird, übergeben. Mit diesen Variablen wird ein synthetisches Referenzbild syn img
definiert, indem
1. mit dem angegebenen Sampling-Faktor M das Bild mit einer Matlab-Funktion imresize.m
bikubisch interpoliert wird.
2. Danach wird ein homogen ausgeleuchteter Bereich aus der Ecke verwendet, um die
gemittelte Maximalintensität 〈I〉 und damit die Kantengrenze beim halben Wert zu
bestimmen. Es liegt dann ein vergrößertes Binärbild mit scharfen Kanten vor.
3. Der letzte Schritt ist die implementierte down bin.m-Funktion, die das Down-Binning
realisiert. Es werden dabei die M × M großen Subpixelzellen des Binärbilds zu einem
gemeinsamen Pixel gemittelt. Die Folge davon sind die sich damit ergebenden
Grauwerte zwischen schwarz und weiß in den Kantenbereichen, so dass das synthetische
Referenzbild syn img eine Verschmierung der Kanten im Sinne des CCD-Teils
der MTF erfährt. Das so erstellte Referenzbild wird abschließend an das Hauptskript
zurückgegeben.
• [Normiertes Kantenbild]=fit illumination(Kantenbild, Faktor):
Aus dem übergebenen Kantenbild tem img wird ausschließlich anhand seiner beleuchteten
Bereiche eine Ausgleichsebene (schiefe Ebene) bestimmt. Dazu wird zunächst das Kantenbild
mit der down bin.m Routine anhand eines Faktors verkleinert, um Rechenzeit zu
sparen. Im Anschluss wird die Ausgleichsebene bestimmt, die dem Hintergrundverlauf der
Intensität angeglichen wird. Danach wird die Ebene auf die ursprüngliche Bildgröße bikubisch
interpoliert, bevor das experimentelle Kantenbild tem img dadurch geteilt wird.
III