论
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计算成像有一个朴素的成像模型：相机拍到的图像，等于真实场景与系统点扩散函数（PSF）的卷积，再叠加噪声。PSF 描述的是一个理想点光源经过镜头、光阑、传感器之后，在像面上摊开成什么样子。复原算法本质上是在做反卷积：已知拍到的图和 PSF，把摊开的光重新收拢回去。问题在于，算法只能对给定的 PSF 负责，PSF 本身错了，算法算得再精细，也只是在错误的前提下自洽。
PSF 标定不准，最常见的后果有三类。第一是振铃和伪影：PSF 宽度估计偏小，复原会过度锐化，边缘出现一圈圈亮暗条纹；估计偏大，则复原不足，图像依然发糊。第二是分辨率虚高：用错误的 PSF 做频域除法，高频噪声被同步放大，画面看起来细节多了，实际全是算法造出来的纹理，拿到分辨率板上一测就露馅。第三是空变失效：很多系统只在视场中心标一个 PSF 就全图通用，但真实镜头的像散、彗差、场曲都随视场位置变化，边缘的 PSF 形状和中心完全不同，中心标定的参数用到边缘，复原效果必然打折。
标定方法本身并不神秘，难在把条件对齐。点光源法用针孔或亚分辨率微球直接拍出光斑，最直观，但要求光源足够小、信噪比足够高；刀口法和倾斜边缘法通过边缘扩散反推线扩散函数，适合难以布置点光源的场合，但对采样和数值微分敏感。无论哪种方法，都有几条工程铁律：一是采样要够，PSF 主瓣至少要有若干个像素去刻画，否则标定结果连主瓣宽度都量不准；二是分视场、分波段标定，宽视场系统至少要在中心、边缘、角落各取点，彩色系统要按波段分别处理，因为色差会让不同波长的 PSF 尺寸不同；三是标定条件要与实测条件一致，光圈、焦距、工作距离、温度变了，PSF 都会跟着变，实验室标好的参数拿到现场直接用，等于默认这些量都没变。
选型与调试上，建议按这个顺序排查。先确认 PSF 是否空变：同一系统在不同视场位置各标一次，看主瓣宽度和旁瓣形态差多少，差得大就必须分区复原或做空变模型，别指望一个全局 PSF 打天下。再确认信噪比：复原对噪声极其敏感，标定用的图像信噪比不够，标出的 PSF 尾部全是噪声，算法会把噪声当成信号去反卷积。最后才是算法选型：PSF 可信时，非盲复原加适当的正则化往往最稳；PSF 本身不确定时，盲复原或联合估计可以兜底，但要接受它可能收敛到错误解，必须用分辨率板实测验证，不能只看主观清晰度。
一句话总结：PSF 是计算成像的物理地基，算法是地基上的建筑。地基量错了，楼盖得越精致，塌得越难看。标定多花半天，复原少走一个月的弯路。
PSF 标定不准，最常见的后果有三类。第一是振铃和伪影：PSF 宽度估计偏小，复原会过度锐化，边缘出现一圈圈亮暗条纹；估计偏大，则复原不足，图像依然发糊。第二是分辨率虚高：用错误的 PSF 做频域除法，高频噪声被同步放大，画面看起来细节多了，实际全是算法造出来的纹理，拿到分辨率板上一测就露馅。第三是空变失效：很多系统只在视场中心标一个 PSF 就全图通用，但真实镜头的像散、彗差、场曲都随视场位置变化，边缘的 PSF 形状和中心完全不同，中心标定的参数用到边缘，复原效果必然打折。
标定方法本身并不神秘，难在把条件对齐。点光源法用针孔或亚分辨率微球直接拍出光斑，最直观，但要求光源足够小、信噪比足够高；刀口法和倾斜边缘法通过边缘扩散反推线扩散函数，适合难以布置点光源的场合，但对采样和数值微分敏感。无论哪种方法，都有几条工程铁律：一是采样要够，PSF 主瓣至少要有若干个像素去刻画，否则标定结果连主瓣宽度都量不准；二是分视场、分波段标定，宽视场系统至少要在中心、边缘、角落各取点，彩色系统要按波段分别处理，因为色差会让不同波长的 PSF 尺寸不同；三是标定条件要与实测条件一致，光圈、焦距、工作距离、温度变了，PSF 都会跟着变，实验室标好的参数拿到现场直接用，等于默认这些量都没变。
选型与调试上，建议按这个顺序排查。先确认 PSF 是否空变：同一系统在不同视场位置各标一次，看主瓣宽度和旁瓣形态差多少，差得大就必须分区复原或做空变模型，别指望一个全局 PSF 打天下。再确认信噪比：复原对噪声极其敏感，标定用的图像信噪比不够，标出的 PSF 尾部全是噪声，算法会把噪声当成信号去反卷积。最后才是算法选型：PSF 可信时，非盲复原加适当的正则化往往最稳；PSF 本身不确定时，盲复原或联合估计可以兜底，但要接受它可能收敛到错误解，必须用分辨率板实测验证，不能只看主观清晰度。
一句话总结：PSF 是计算成像的物理地基，算法是地基上的建筑。地基量错了，楼盖得越精致，塌得越难看。标定多花半天，复原少走一个月的弯路。
