Пред.
След.
Макеты страниц
Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO
§ 7. Движение изображенияВ качестве последнего примера применения изложенных методов при анализе простейших ситуаций в оптике и прежде чем переходить к детальному описанию методов определения частотных характеристик реальных оптических систем, мы покажем, как можно учесть эффект перемещения плоскости изображения относительно плоскости объекта. Более точно задача формулируется следующим образом: даны
т. е.
Фиг. 2.12. Таким образом, выражение (2.11) можно рассматривать как интеграл суперпозиции, взятый по плоскости объекта в виде
Для определения
Таким образом, при наличии движения мы можем рассматривать разультирующую частотную характеристику как характеристику двух неподвижных систем, соединенных последовательно. Первая система формирует Таблица 2.1. (см. скан) Продолжение табл. 2.1. (см. скан) В заключение настоящей главы мы еще раз напомним об аналогии между оптическими и электрическими фильтрами. Мы можем рассматривать всевозможные распределения яркости в пространстве объектов как периодические, неустановившиеся или случайные. Тогда все соотношения, рассмотренные ранее для временных фильтров, будут справедливы и для оптических систем, но с некоторыми отличиями. Во-первых, все преобразования, конечно, двумерны. Во-вторых, при некогерентном освещении интенсивности света складываются линейно, так что все входные и выходные функции всегда оказываются положительными функциями. Во многих случаях нас будут интересовать флуктуации яркости относительно ее среднего значения, и эти значения флуктуаций могут быть, конечно, как положительными, так и отрицательными. Наконец, усреднения для корреляционных функций и их преобразований являются пространственными, а не временными, и производятся по большой площади. Поэтому термин «спектр мощности» не соответствует используемому понятию, и в том случае, когда речь будет идти о преобразованиях Фурье для корреляционной функции, мы будем пользоваться выражением «спектр Винера». В остальном аналогия полная (основные соотношения приведены в табл. 2.1).
|
1 |
Оглавление
|