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flat_field_correct — AOI photometric op

使い方

照明ムラとセンサ感度のばらつきを、暗電流つきの割り算で戻す。→ 補正済み画像。

検査画像 I、フラット画像(一様な面を撮ったもの)F、暗画像(遮光して撮ったもの) D から::

out = (I - D) / (F - D) * target

target の既定は mean(F - D)。このとき返る絵は 真の反射率 x mean(F - D) に厳密に等しい(実測の差 8.3e-17)。target=1.0 を渡せば反射率そのものへ戻る。

★「入力の明るさが保たれる」とは書かない。 既定で保たれるのは尺度であって平均では ない —— 被写体と感度分布に相関があると平均はずれる。実測(下と同じ合成系): mean(raw - dark) = 0.109256 に対し mean(out) = 0.099548 で 8.9 % 低い。 暗いところほど感度も低い、というありふれた配置でこうなる。

暗電流を無視すると戻らない。 D を省くと D = 0 として扱うが、実際に暗電流が ある系ではそれは誤りで、補正後も勾配が残る。実測(cos⁴ 型のビネットで隅の感度が中心の 0.196 倍、暗電流 0.05、target=1.0):

=========================== ===================== ====================== 量 dark を渡す dark を省く =========================== ===================== ====================== 真値との最大相対誤差 1.755e-16 2.252e-01 隅 / 中心の明るさの比 0.1209(真値と一致) 0.4867(真値 0.1209) =========================== ===================== ======================

誤差の比は 1.3e+15 倍。しかも省いた側も絵としては破綻せず「それらしく」出る —— 隅が明るいまま残るだけなので、目では合格に見えて数字だけが狂う。この 2 行は tests/test_aoi.py::test_flat_field_without_dark_does_not_recover が固定しており、 式が本当に D を使っている証拠でもある。

参考: 引き算で照明ムラを取る background_flatten(低次曲面の当てはめ)を同じ絵に 当てると、隅 / 中心の比は 0.6436(真値 0.1209)にしかならない。掛け算で効く感度 ムラは、引き算では戻らない。

ゼロ割りは黙って通さない(既定は fail-closed)。 F - D に 0 以下の画素があると ValueError を送出する。「そこは応答が無い画素」だと分かっていて先へ進めたいときだけ、 min_response に明示の下限(正の実数)を与える —— そのとき応答はその値で下から 抑えられ、割り算は有限に保たれる。既定で下限を置かないのは、下限を既定にすると 「死んだ画素の上に、それらしい値が生える」ことが黙って起きるため。

Args: image: 検査画像 (H, W)。 flat: フラット画像 (H, W)。image と同じ形。 dark: 暗画像 (H, W)、一様な暗電流を表す実数 1 つ、または None (= 暗電流 0 として扱う。その仮定が誤りなら補正は戻らない —— 下の門を参照)。 target: 補正後の基準レベル。None なら mean(flat - dark)。 min_response: flat - dark の下限(正)。None なら 0 以下を拒否する。 clip: True(既定)なら結果を [0, 1](この library の画像の約束)へ丸める。 飽和はここで起きるので、生の値が要るなら False にする。

Returns: (H, W) float64。clip=True なら値域は [0, 1]、clip=False なら 入力しだいで 1 を超えうる。dtype はどちらでも float64。

Raises: ValueError: 形が違う / 2-D でない / 非有限 / flat - dark が 0 以下 (min_response 未指定時)/ min_response や target が正の有限でない。

詳しい使い方ガイド

参考(サンプルデータ・文献)

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

型が繋がる次の op(image2d を入力に取れる)

register_image · tiled_map

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Provenance: aoi.py — AOI operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。

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