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emva_filter_distortion — OPTICS sensorchar op

使い方

カメラの中の線形な前処理が EMVA 1288 Linear の数をどれだけ動かすか —— 閉形式(この族の導出、規格の式ではない)。

kernel: 画像ごとにかかる 2-D の線形フィルタ w(1 × 1 なら数字のゲイン g)。temporal_alpha: 続けた画像に かかる 1 次の再帰 y_t = α x_t + (1 − α) y_{t−1}(1 = 時間フィルタ無し)。 平均は G = Σw 倍、白い時間雑音の分散は Σw² 倍になる。2 枚の差の分散(式 18)は再帰で α²/(2 − α) 倍になる。 S = (Σw²/G²) · α²/(2 − α) とおくと、photon transfer(式 50)の傾き K’ = G S K、応答 R’ = G R(式 49)、 η’ = R’/K’ = η/S(式 52)、σ_d’ = σ_d/√S(式 53、量子化を無視)、SNR(μ_p)’ = SNR/√S(式 21)。 固定パターンは空間の w だけを通る: 白い画素の模様の分散は Σw² 倍、列の模様は Σ_n(Σ_m w[m][n])² 倍、行も同様。 だから DSNU1288’ [e⁻] = DSNU · √(gain_x)/S、PRNU1288’ = PRNU · √(gain_x)(gain_x = 正規化した各成分の利得)。 隣の画素の時間雑音の相関の予測 ρ_h・ρ_v・ρ_d と分散比(:func:emva_noise_whiteness と同じ定義)も返す。

前提(破ると閉形式は近似): 量子化と飽和を無視、空間の境界は周期(端の画素を考えない)、雑音と模様は白い。

返り値 {"G", "sum_w2", "S_spatial", "S_temporal", "S", "K_factor", "R_factor", "eta_factor", "sigma_d_factor", "snr_factor", "dsnu_e_factor": {"pixel", "col", "row"}, "prnu_factor": {...}, "pattern_gain": {...}, "rho_h", "rho_v", "rho_d", "variance_ratio_2x2", "rho_t"}。

Raises ValueError: 2-D の実数でない / NaN・inf / Σw が正でない(平均の符号が反転・消える)/ temporal_alpha が (0, 1] の外。

ファミリ共通の入力契約(fail-closed)

optics の全 op は入力を検証してから計算する(黙って通さない):

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(table を入力に取れる)

abcd_matrix · wavefront_stats · sfr_from_edge · paraxial_trace · seidel_coefficients · spot_stats · tolerance_analysis · wavefront_from_opd

同カテゴリ(sensorchar)

emva_pair_statistics · emva_photon_transfer · emva_quantum_efficiency · emva_linearity_error · emva_snr_curve · emva_sensitivity_threshold · emva_dynamic_range · emva_dark_current


Provenance: sensorchar.py — OPTICS 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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