什么是点扩散函数（PSF）

点扩散函数（Point Spread Function, PSF）是光学系统中一个非常重要的概念，用于描述光学系统对点光源的成像特性。它表示当一个理想的点光源（即无限小的光点）经过光学系统（如相机镜头、显微镜、望远镜）后，会在成像平面上形成一个模糊的光斑，而这个光斑的强度分布就是PSF。PSF可以理解为成像系统的“指纹”，它决定了成像系统的分辨能力和模糊程度。

PSF是光学系统中点光源通过系统后在像面上形成的光强分布，用于描述光学系统的成像性能。在非相干照明系统中，PSF满足线性叠加原理，复杂物体的成像可视为真实物体与PSF的卷积。PSF的数学形式为二维冲击函数的极限，其傅里叶变换对应理想点光源的球面波。

PSF在多个领域有广泛应用，包括光学成像、天文摄影、显微镜技术、图像处理等。在图像处理中，PSF用于恢复被模糊的图像，通过逆滤波或维纳滤波等方法进行去模糊处理。在显微镜中，PSF数据是去卷积计算的基础，采像频率必须足够高，才能获得准确的去卷积结果。

PSF的计算方法有多种，如几何PSF、FFT PSF和Huygens PSF。几何PSF基于点列图，不考虑衍射效应；FFT PSF通过快速傅里叶变换计算，考虑衍射；Huygens PSF基于惠更斯原理，模拟光波传播。这些方法的选择取决于系统的像差、衍射效应和计算需求。

PSF在光学系统中具有重要意义，用于描述光学系统对点光源的成像特性，是理解光学系统性能和优化的重要工具。