¿Puede el método SFR de borde inclinado medir una resolución de lente mayor que el límite de Nyquist para el sensor de la cámara?

El método SFR de borde inclinado se ha convertido en el estándar para medir la resolución de lentes y sistemas de cámaras. Funciona escaneando un borde inclinado de cinco grados para calcular una función de extensión de línea. Esto se diferencia para producir una función de extensión de borde que a su vez se pasa a través de una transformación rápida de Fourier para producir una curva MTF (descripción aproximada).
EDITAR: para el propósito de esta pregunta, suponga que no hay un filtro anti-aliasing ya que es un límite independiente del Límite Nyquist.

Este artículo de Peter Burns (el creador) describe mejor el método.

Consulte los gráficos a continuación para ver un ejemplo de una medición realizada en una Nikon D7000

Las mediciones parecen estar limitadas por el límite de Nyquist del sensor en la cámara. Ver esta discusión. Pero, debido a que el borde está inclinado en cinco grados, en efecto, se supermuestrea durante el escaneo.

Entonces, mi pregunta: ¿este supermuestreo de un borde de cinco grados nos permite medir la resolución de la lente más allá del límite de Nyquist del sensor de la cámara?

Se realizaron mediciones en esta imagen de prueba para la Nikon D7000 de DPReview.com .

Esta respuesta amplía la discusión en los comentarios.

La idea promedio resulta ser la correcta, como lo explicó Douglas Kerr hábilmente en un pequeño artículo en línea . Las ideas básicas son dos:

1. La "resolución" de la lente se describe más completamente considerando la relación matemática entre la luz que sale del sujeto y lo que llega al sensor. Esta relación, la "función de transferencia de modulación", puede deducirse del objetivo más simple de todos: un semiplano perfectamente oscuro sobre un fondo homogéneo perfectamente brillante. Obviamente, la imagen en el sensor debe ser una región de luz que termine abruptamente a lo largo de una línea perfecta. Sin embargo, nunca es perfecto y las imperfecciones afectan la resolución. Finalmente, el MTF se determina al observar cómo varía la intensidad de la luz a medida que nos movemos directamente desde el límite (en ambas direcciones, hacia la oscuridad y hacia la luz) a través del sensor.

2. Es un hecho estadístico que los promedios pueden ser más precisos que las mediciones de las cuales están constituidos. Para un error de medición típico, la precisión sigue una ley de raíz cuadrada inversa: para duplicar la precisión, necesita cuatro veces más mediciones. En principio, puede obtener la precisión que desee promediando suficientes mediciones repetidas independientemente de la misma cosa.

   Esta idea puede ser explotada (y lo es) de dos maneras. Una es la repetición real, lograda al tomar múltiples imágenes de la misma escena. Esto lleva mucho tiempo. El análisis MTF de borde inclinado crea la repetición dentro de una sola imagen. Lo hace inclinando ligeramente la línea. Esto no cambia el MTF de ninguna manera material y garantiza que los patrones de respuesta de la lente no se alineen perfectamente con los píxeles del sensor.

   Imagina que la línea es casi vertical. Cada fila de píxeles sirve (casi) como un conjunto independiente de mediciones del MTF. Las filas marchan hacia afuera de la línea, casi perpendicularmente. Los píxeles se registran con respecto a la ubicación de línea (ideal) de diversas maneras, produciendo patrones de respuesta ligeramente diferentes. Promediar estos patrones en muchas filas tiene casi el mismo efecto que tomar múltiples imágenes de la línea. El resultado se puede ajustar por el hecho de que los píxeles no son bastante perpendiculares a la línea.

De esta manera, el método de borde inclinado puede detectar frecuencias en el MTF que exceden la frecuencia límite de una sola imagen. Funciona debido a la simplicidad y regularidad del patrón de prueba.

He omitido muchos detalles, como comprobar que la línea realmente es recta (y ajustar las ligeras desviaciones de la linealidad). El artículo de Kerr es accesible, casi no hay matemática allí, y está bien ilustrado, así que échale un vistazo si quieres saber más.