杨氏干涉法和衬度传递函数的关联

干涉方法并不能直接提取传递函数，只是帮助更方便地看到传递函数的极限在哪里

感谢蓝莓版主的回复。
不好意思，再请问衬度传递函数是怎得到的呢？直接模拟吗？
另外如何在衬度传递函数里考虑高阶像差呢？我插的文献里，讲了像差函数的（用程函方程解的）都不讲衬度传递函数～但两者在不同文献里都用X（kai）来表示相位的函数～
总觉它两应该一脉相承～莫非衬度传递函数里用的就是像差函数的和？
求大神给帮忙厘清这些概念…万分感谢

衬度传递函数可以测量非晶薄膜的傅里叶变换，看到的那些圈圈就是衬度传递函数。用数码相机做高分辨成像的时候一定都见到过。合适的拍摄条件就是让中间的那个圆盘尽量大。书里为了看起来更简洁，通常只讨论一维的情况，画出来是一条曲线，其实这个东西显然是个二维图形，因为考虑像差影响的时候各个方向的频率传递是不同的，不能直接做周向平均。
像差函数是X，相位像的衬度传递函数是Sin(X)。二者确实是有关系的。像差影响了电子波的相位，相位的变化当然会反映到光束之间的干涉图案上，这个干涉图案就是高分辨像。像差会导致相位变化，相位变化会影响图像的衬度，对衬度的影响规律是通过传递函数体现出来的。如果不是相位成像机制，传递函数就未必是Sin(X)了，可能是别的什么表达方式，但是像差函数还是X。在做图像计算的时候其实是不会直接算传递函数的，那太粗糙了，都是直接算电子波相位。
对于STEM成像，也是类似的情况，像差同样会改变电子波相位，电子波的干涉图案是用来成像的小光斑。