sensorchar op• Datenarten: matrix → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.emva_filter_distortion(kernel, temporal_alpha=1.0) (die Implementierung direkt: import sensorchar; sensorchar.emva_filter_distortion(kernel, temporal_alpha=1.0); aus dem Register: opsoptics.get("emva_filter_distortion"))
Wie stark lineare Vorverarbeitung in der Kamera die Kennzahlen von EMVA 1288 Linear verschiebt: geschlossene Formeln (Herleitung dieser Familie, keine Gleichungen der Norm).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
*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(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。
Jeder optics-Operator prüft seine Eingabe vor der Berechnung (nichts rutscht stillschweigend durch):
• Einheiten stecken im Argumentnamen — _mm / _um / _deg / _mrad. Eine Verwechslung von mm und µm stürzt nicht ab, sondern liefert eine plausibel aussehende falsche Antwort; der Name verhindert das. Aus der Größenordnung wird nie auf die Einheit geschlossen.
• Strings lösen ValueError aus — float('50') gelingt, sodass ein ungeparster Konfigurationswert als Länge durchrutschen würde (gemessen: thin_lens('50', '200') lieferte plausible 66,667 mm). bool wird als implizite Hochstufung True == 1 ebenfalls abgelehnt.
• complex / Masked Arrays lösen ValueError aus (nur reelle Slots; das stille Verwerfen des Imaginärteils bzw. Abstreifen der Maske wird abgelehnt). NaN/Inf löst bei jeder Eingabe ValueError aus.
• Division durch null und Verwandtes wird namentlich abgelehnt: Brennweite 0, Krümmungsradius 0, Brechzahl <= 0, undurchlässige Blende (alles 0, die Normierung wird 0/0), PSF mit Summe <= 0, Stokes-Vektor mit S0 = 0 und ein Objekt im vorderen Brennpunkt (Bild im Unendlichen).
• Nur zwei Operatoren liefern einen nicht-endlichen Wert, und beide halten das vertraglich fest: depth_of_field liefert jenseits der hyperfokalen Distanz far_mm = inf (genau das bedeutet die hyperfokale Distanz), und gaussian_beam liefert an der Taille wavefront_radius_mm = inf (der Krümmungsradius einer ebenen Wellenfront). Beide liefern zusätzlich einen endlichen Partner (far_is_infinite / curvature_per_mm). Jedes andere stille NaN/Inf wird intern erkannt und löst ValueError aus — "float64 ist übergelaufen" und "die Antwort ist unendlich" sind verschiedene Aussagen; die erste wird nie im Gewand der zweiten geliefert.
• Größenobergrenzen: erzeugte Gitter durch optics.MAX_GRID (4096), übergebene Felder/PSFs/Blenden durch optics.MAX_FIELD_ELEMENTS (2^24), ABCD-Elementketten durch optics.MAX_SYSTEM_ELEMENTS (1024), Zernike durch MAX_ZERNIKE_TERMS (512) / MAX_ZERNIKE_ORDER (40) / MAX_ZERNIKE_BASIS (2^25). Damit werden Pfade fail-closed geschlossen, in denen ein kleines Argument eine riesige interne Allokation auslöst (gemessen: n_max=40 × 4096² braucht 108 GB).
• Physikalisch unmögliche Zustände werden ebenfalls abgelehnt: Stokes-Vektor mit Polarisationsgrad > 1, negative Transmission, negative Intensität und ungültige Zernike-Indizes wie ungerades n-|m|.
• Leitfaden zur Familie optics_imaging
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• poc_emva1288_in_camera_processing — py -3.11 examples/poc_emva1288_in_camera_processing.py
table als Eingabe)abcd_matrix · wavefront_stats · sfr_from_edge · paraxial_trace · seidel_coefficients · spot_stats · tolerance_analysis · wavefront_from_opd
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. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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