photometric op• データ種: image2d × image2d → image2d
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.flat_field_correct(image, flat, dark=None, target=None, min_response=None, clip=True) (実装を直接呼ぶなら import aoi; aoi.flat_field_correct(image, flat, dark=None, target=None, min_response=None, clip=True)、台帳から引くなら opsaoi.get("flat_field_correct"))
• GPU: なし(CPU 参照実装のみ)
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):
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量 dark を渡す dark を省く
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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)
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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。
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。
• aoi_frontend_tour — py -3.11 examples/aoi_frontend_tour.py
image2d を入力に取れる)register_image · tiled_map · center_from_symmetric_edges · reflection_axis · rotational_symmetry · symmetry_difference_map · symmetry_score
photometric)—
*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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