imaging_sim op• 데이터 종류: image2d × table → image2d
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.render_through_lens(image, system, pixel_pitch_um=5.5, field_of_view=None, zones=3, noise=None, seed=0, illumination='traced', size=None, oversample=None)(구현을 직접 호출하려면 import lensimage; lensimage.render_through_lens(image, system, pixel_pitch_um=5.5, field_of_view=None, zones=3, noise=None, seed=0, illumination='traced', size=None, oversample=None), 원장에서 가져오려면 opsoptics.get("render_through_lens"))
이상적 방사조도 상을, *system* 뒤의 센서가 기록할 모습으로 그립니다(image2d).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
*image* (H×W, non-negative) is the ideal (paraxial) image on a sensor of *pixel_pitch_um* pixels centred on the optical axis; with *field_of_view* (half field to the sensor corner: degrees for an object at infinity, object height in mm otherwise) the picture is first zoomed so the corner sees that field. Pipeline: (a) inverse distortion remap (distortion_map grid, scipy.ndimage.map_coordinates order 1); (b) spatially varying blur — a zones×zones lattice of tile centres, each with its own pixel-integrated psf_from_opd (the +y-field PSF rotated to the tile azimuth), blended with bilinear (tent) weights so seams vanish; (c) relative illumination: "traced" = fraction of the field's ray bundle that reaches the image (vignetting, from raytrace.ray_bundle) normalised to the axis, times cos⁴ (obliquity, objects at infinity only), "cos4" = the classic law alone, "none"; (d) sensor, when *noise* is True or a dict {"full_well": 20000, "read_e": 3.0, "bits": 12, "exposure": 1.0, "dark_e": 0.0}: electrons = irradiance × exposure × full_well, Poisson shot noise (photoncount.photon_sample), Gaussian read noise, quantisation to *bits*, returned as DN/(2^bits − 1). With noise=None the float irradiance is returned untouched (deterministic; the noisy path is deterministic for a given *seed* too).
*oversample* defaults to whatever keeps at least 2 PSF samples per pixel (max(4, ceil(2·λ·F#/pitch))). Ground truth: a δ image through the f/2 paraboloid gives the pixel-integrated Airy PSF; a checkerboard through it comes back undistorted (correlation > 0.99); energy is conserved to 1 % with illumination off; noise off is bit-reproducible.
optics 의 모든 연산자는 입력을 검증한 뒤에 계산합니다(조용히 통과시키지 않습니다):
• 단위는 인자 이름에 넣습니다 — _mm / _um / _deg / _mrad. mm 와 µm 를 혼동하면 crash 가 아니라 「그럴듯하게 틀린 답」이 나오므로 이름으로 막습니다. 크기로 단위를 추측하는 처리는 일절 하지 않습니다.
• 문자열은 ValueError —— float('50') 은 성공하므로 파싱되지 않은 설정값이 길이로 통과해 버립니다(실측: thin_lens('50', '200') 이 그럴듯한 66.667 mm 를 돌려주고 있었습니다). bool 도 True == 1 의 암묵 승격으로 보고 거부합니다.
• complex / masked array 는 ValueError(실수 슬롯만. 허수부의 무언 절삭·마스크 벗기기를 거부).NaN/Inf 는 모든 입력에서 ValueError.
• 0 나눗셈과 그 친척들을 이름을 들어 거부: 초점거리 0, 곡률반경 0, 굴절률 <= 0, 불투명한 조리개(전부 0 이라 정규화가 0/0), 총합 <= 0 인 PSF, S0 = 0 인 스토크스 벡터, 물체가 앞쪽 초점에 있는 경우(상이 무한대).
• 비유한 값을 돌려주는 것은 2 개 연산자뿐이며, 둘 다 계약으로 명시: depth_of_field 의 과초점거리 너머 far_mm = inf(그것이 과초점거리의 정의)와 gaussian_beam 의 허리에서의 wavefront_radius_mm = inf(평면 파면의 곡률반경). 둘 다 유한한 짝(far_is_infinite / curvature_per_mm)을 함께 돌려줍니다. 그 밖의 무언 NaN/Inf 는 내부에서 검출해 ValueError —— 「float64 가 넘쳤다」와 「답이 무한대다」는 다른 주장이므로, 후자의 얼굴로 전자를 돌려주지 않습니다.
• 크기 상한: 생성 격자는 optics.MAX_GRID(4096), 넘겨받은 필드/PSF/조리개는 optics.MAX_FIELD_ELEMENTS(2^24), ABCD 소자열은 optics.MAX_SYSTEM_ELEMENTS(1024), Zernike 는 MAX_ZERNIKE_TERMS(512)/ MAX_ZERNIKE_ORDER(40)/ MAX_ZERNIKE_BASIS(2^25). 작은 인자에서 거대한 내부 할당이 일어나는 경로(실측: n_max=40 × 4096² 로 108 GB)를 fail-closed 로 막습니다.
• 물리적으로 불가능한 상태도 거부: 편광도 > 1 인 스토크스 벡터, 음의 투과율, 음의 강도, n-|m| 이 홀수인 잘못된 Zernike 첨자 등.
• mv_cables — 케이블(규격·속도·급전·로봇 케이블)
• mv_cameras — 산업용 카메라 제조사(센서와의 대응·라인 스캔 / TDI)
• mv_frame_grabbers — 프레임 그래버 보드(광학계는 아니지만 촬영 가능 여부를 정한다)
• mv_image_sensors — 산업용 이미지 센서(현행 제품 중심)
• mv_standards — 카메라 인터페이스 규격과 단체
• virtual_machine_vision — 가상 머신 비전 — 파라미터 도출과 객체 모형
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• lens_defect_dataset_demo — py -3.11 examples/lens_defect_dataset_demo.py
image2d 를 입력으로 받는 것)fraunhofer_pattern · pupil_psf · pupil_blur · psf_to_mtf · edge_spread · veiling_glare_index · emva_pair_statistics · emva_defect_pixels
imaging_sim)psf_from_opd · distortion_map · defect_dataset · calibration_views
*Provenance: lensimage.py — OPTICS 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.