迷光出力

迷光(フレア)に関するドキュメントページ

導入: 迷光試験と正規化迷光の概要|Imatest迷光解析の出力|履歴

背景: 迷光の例|根本原因|テスト概要|テスト要因|テストに関する考慮事項|用語集

計算: メトリック画像|正規化方法|光源マスク方法|要約メトリック|分析チャネル|彩度

手順: Imatestによる高レベル解析手順(マスターおよびIT) | Imatestによる正規化迷光の計算|電動ジンバル手順

設定: 設定リストとINIキー/値|標準規格と推奨事項|設定ファイルの入力

ページの内容

このページでは、Imatestの迷光源解析から得られる様々な出力の概要を説明します。

Imatest迷光解析の出力概要

正規化された迷光測定画像

迷光解析の主な出力は、迷光測定画像です。

迷光メトリック画像は、 FITSファイルおよびカラーマッププロット(画像ファイルとして保存)として出力できます。メトリック画像FITSファイルには、補足分析に使用できる浮動小数点メトリック画像データが含まれています。カラーマップメトリック画像プロットは、迷光メトリック画像を簡単かつ便利に表示する方法を提供します。ユーザーは、構造化されたHDF5出力ファイル内のメトリック画像データにもアクセスできます。正規化された迷光メトリック画像の解釈の詳細については、迷光ドキュメントのランディングページも参照してください。

図1:正規化された迷光メトリック画像のカラーマッププロット。線形画像データは、別の軸上画像からの光源の直接像のレベル(デジタル値/ピクセル値)で正規化されています。軸上参照画像では、露光時間を短くし、光源の直接像が飽和しないように中性濃度フィルターで光源を減衰させました。参照画像内の光源の直接像から平均レベルを計算しました。次に、参照画像とテスト画像間の光レベルの差を補正し、飽和を超える理論的なレベルを最終的な「補正済み」正規化係数として計算しました。ここで、メトリック画像の迷光レベルは、光源の直接像からのレベルの約0.0006%以下と測定されていますが、飽和した迷光(黄色)はおそらくより大きな大きさです。使用されている光源の角度直径は約 0.5 度 (太陽と同様) であり、計算された指標は拡張光源除去比 (ESRR) [1]です。光源の直接像は迷光ではないためマスクされています。
図2:有効にすると、カラーマップされたメトリック画像内のマスクされたピクセルがピンク色で表示されます。

迷光測定画像 FITSファイル

フレキシブル画像転送システム(FITS)は、科学画像データを保存および操作するために設計されたファイル形式です。

ユーザーは、Imatestの迷光解析結果から迷光メトリック画像FITSファイルを出力するオプションを選択できます。

メトリック画像FITSファイルには、画像内の各ピクセルについて計算された迷光メトリックに対応する値を持つ浮動小数点データが含まれています。光源がマスクされている場合、これらの値はNaN(非数)になることに注意してください。迷光メトリック画像を最大限に活用したいユーザーは、FITSファイル出力を使用して追加の迷光解析を実行できます。たとえば、メトリック画像FITSファイルをユーザーが選択したプログラミング言語に読み込んでさらにデータを処理したり、既存の多くのFITSビューアアプリケーションのいずれかに読み込んだりできます。FITSファイル形式は天文学コミュニティで一般的に使用されており、 FITSファイル画像データを解析するためのソフトウェアツール/アプリケーションが既に多数存在します。これらのツールを使用すると、たとえば画像データの色やスケールを操作することによって、迷光メトリック画像から情報を視覚的に抽出できます。

図3:SAOImageDS9アプリケーションのスクリーンショット。迷光測定画像FITSファイルは、DS9を使用して対数スケールと「bb」カラーマップで処理され、特定の迷光アーティファクトがより鮮明に表示されるようになっています。
図4:MATLABに読み込まれたFITSファイルを使用して対数スケールでプロットされた3Dサーフェスプロット。FITSファイルはfitsread()コマンドを使用してMATLABに読み込み、 surf()コマンドを使用してサーフェスプロットとしてプロットできます。この場合、コマンドはsurf(log10(im), 'EdgeColor', 'None');でした。ここでimはfitread()コマンドから読み込まれた画像配列です。

バイナリマスクFITSファイル

ユーザーは、各メトリック画像について、生成された光源のバイナリマスクを含むFITSファイルを出力するオプションを選択できます。バイナリマスクFITSファイルはuint8エンコードされた画像であり、1はマスクされたピクセルを、0はマスクされていないピクセルを表します。

迷光測定指標のカラーマップ画像プロット

ユーザーは、Imatestの迷光解析から、カラーマップされた迷光メトリック画像プロット(画像ファイルとして保存)を出力するオプションを選択できます。これは、テスト対象の各入力画像の主要な結果を表します。また、同じプロットを動画(GIF、AVI、MP4)として出力して、メトリック画像プロット全体のアニメーションを表示することもできます。注:Linux OSではMP4出力は利用できません。

カラーマップで表示される迷光メトリック画像プロットは、特に動画として表示する場合、迷光を迅速かつ簡単に評価する方法を提供します。迷光メトリック画像をさらに詳しく調べたい場合は、関連するメトリック画像データ(対応するFITSファイルまたはHDF5出力から取得)を参照したり、JSON出力や他のプロットなどから得られる豊富な派生出力統計情報を利用したりすることができます。

図5:Imatestによって生成されたGIFアニメーション。正規化された迷光測定画像(カラーマッププロット)のシリーズを示しています。このデータは、カメラの水平方向の視野角(約70度)全体にわたって光源の視野角(Fa)を180度水平方向に掃引したもので、視野角外の角度も含まれています。

迷光レベルプロット

ユーザーは、Imatestの迷光解析結果から「迷光レベルプロット」(画像ファイルとして保存)を出力するオプションを選択できます。

迷光レベルのプロットには、計測画像データから導出されたさまざまな統計情報(ユーザーが選択)が、キャプチャインデックスまたは光源視野角の関数としてプロットされます。これらの統計情報には、各計測画像の平均値や最大値、および/または計測画像データのさまざまなパーセンタイル値(例:75パーセンタイル値、95パーセンタイル値)などが含まれます。これらの高レベルの統計情報は、合否判定基準として使用できる可能性があり、光源視野角の関数としてプロットすると、データに関する有意義な要約や高レベルの洞察を提供できます。プロットされた統計情報は、外部でのプロットや補足的な分析のために、ベクトル形式で標準出力ファイル(JSON、CSV、 HDF5 、XML)にも含まれています。

ただし、算出された要約指標は全体像を示すものではないのに対し、指標画像自体は全体像を示すことに留意してください。例えば、ある画像では迷光に関する要約指標は悪化するかもしれませんが、迷光は完全にベール状のグレアとして現れる可能性があります。一方、別の画像では要約指標は改善するかもしれませんが、迷光は複数の異なるゴーストとして現れる可能性があります。どちらの迷光がより深刻なのでしょうか?これらの画像における迷光がカメラシステムの用途にとって重要かどうかを理解するには、指標画像自体に対する主観的な追加分析が必要になる場合があります。

迷光レベルの要約統計は、メトリック画像の飽和によって誤解を招くような影響を受ける可能性があることに注意してください。たとえば、迷光源の2つの異なる画像セットを考えてみましょう。最初の画像セットはカメラの露光時間を50msで使用し、2番目の画像セットはカメラの露光時間を200msで使用しました。2番目の画像セットでは、迷光が多くなりますが、光源の直接像の周囲に飽和とブルーミングも多くなります。画像のこれらの飽和領域は、平均などのグローバル統計を飽和に対応する値に近づけますが、それを超えることはありません。そのため、これらの統計は、飽和した迷光を測定できた場合よりも実際には低くなる可能性があります。

図 6: 光源の視野角の関数としてプロットされたメトリック画像データの全体平均と 75 パーセンタイルを示す迷光レベルプロット。異なる要約メトリックはデータについて異なる情報を示し、データの要約に関して誤解を招く可能性があることに注意してください。ここでは、メトリック画像データの平均は視野の左側でより高いレベルを示していますが、75 パーセンタイルは視野の右側でより高いレベルを示しています。カメラの視野の端付近にもジャンプがあります ()。ここでは、負の視野角を使用して画像フィールドの左側を記述していることに注意してください。プロットされたデータは、上記のカラーマップされたメトリック画像 GIF (図 5) に対応しています。

迷走ピクセル数プロット

ユーザーは、Imatestの迷光解析結果から「迷光ピクセル数プロット」(画像ファイルとして保存)を出力するオプションを選択できます。

迷光ピクセル数プロットは、画像内の特定のレベルの迷光または特徴に対応するピクセル数を示します。これには、選択したレベル閾値を超えるピクセル数(たとえば、迷光レベルが0.002以上のピクセル数)に加え、画像内の総ピクセル数とマスクされたピクセル数が含まれます。レベル統計と同様に、これらのピクセル数は合否判定基準として使用できる可能性があり、光源視野角の関数としてプロットすると、データに関する有意義な要約または高レベルの洞察を提供できます。迷光ピクセル数プロットは、画像内の迷光データの分布を記述するために使用できるという点で、迷光ヒストグラムに関連しています。プロットされた統計情報は、外部でのプロットや補足的な分析のために、ベクトル形式で標準出力ファイル(JSON、CSV、 HDF5 、XML)にも含まれています。

ピクセル数統計/プロットは、レベル統計/プロットよりも飽和による誤差の影響を受けにくいことに注意してください。たとえば、メトリック画像の全体平均レベルは飽和の影響を受ける可能性がありますが(飽和を超える値を測定できる場合よりも平均値が低くなる)、メトリック画像に飽和したピクセルがあるかどうかに関わらず、「0.002以上の迷光ピクセル数」は同じになります。

図7:迷光ピクセルカウントプロット。メトリック画像内のピクセル数(3つの異なるレベル閾値以上)を光源視野角の関数としてプロットした図です。ピクセル数に対応するY軸は、各レベル閾値を同様の視覚スケールにするために対数スケールになっています。ここでは、各レベル閾値において、画像フィールドの左側で迷光ピクセル数(関連するレベル閾値以上)が多く、右中央付近でわずかに増加しています。なお、ここでは、画像フィールドの左側を表すために負の視野角が使用されています。プロットされたデータは、上記のカラーマップされたメトリック画像GIF(図5)に対応しています。

迷光メトリック画像ヒストグラム

ユーザーは、Imatestの迷光解析から迷光メトリック画像ヒストグラム(画像ファイルとして保存)を出力するオプションを選択できます。これは、迷光メトリック画像データからメトリック(例:PSRR)の分布を表します。また、同じヒストグラムを動画(GIF、AVI、MP4)として出力して、メトリック画像ヒストグラムの全セットのアニメーションを表示することもできます。注:Linux OSではMP4出力は利用できません。

メトリック画像ヒストグラムは、データに関する有意義な高レベルの洞察を提供する可能性があります。たとえば、個々のヒストグラムを比較することで、どの画像や光源角度が不要な迷光分布を引き起こしているかを特定できる場合があります。また、ヒストグラムを使用して、迷光ピクセルカウントプロットにプロットできる適切な「レベル閾値」を設定することもできます。

図8:180枚の画像に対応する、迷光メトリック画像ヒストグラムのシリーズGIF。各ヒストグラムフレームは、対応するメトリック画像データからの正規化された迷光の分布を示しています。タイトルには光源の視野角(Fa)が示されています。光源がカメラの視野角外の角度に配置されたときに、迷光レベルが最も低くなります。プロットされたデータは、上記のカラーマップされたメトリック画像GIF(図5)に対応しています。

マスク診断プロット

マスク診断プロットは、マスキング(光源検出)プロセスで何が起こっているかを理解するのに役立つ方法です。これは、マスクを作成するために使用された1チャンネル画像の上に、マスクされたピクセルの輪郭を表示します。

マスクメタデータ

マスクの視覚的な表示に加え、生成されたマスクに関するメタデータも診断プロットに表示されます。テキストの色はマスクのデータタイプに対応しています。白色のテキストは汎用的なものであり、特定のマスクタイプを指すものではありません。

コーナー

診断情報

コンテンツ

左上

マスク情報

使用されているマスキングの種類に関する情報。

右上

作物情報

診断試験区で使用された作物に関する情報。

左下

マスクパラメータ

マスクが作成された場合、ピクセル数が表示されます。

マスクが作成されなかった場合は、その旨のメッセージが表示されます。

場合によっては、その他のパラメータが表示されることがあります(マスクが作成されている場合)。

右下

画像レベル

マスクの計算に使用されたチャンネル名(例:平均値、輝度)

画像全体、ズームイン・ズームアウトなど、さまざまな領域における画像の統計情報(最小値、最大値)を表示します。マスクが検出された場合は、マスクされたピクセルに関する統計情報も表示されます。

マスクデータタイプによっては、そのマスキング方法に固有の追加情報を提供する場合があります。

追加情報

マスクデータ型

左上

左下

注記

幾何学的キャリブレーション + 円

円形マスクの中心と半径。

マスクの中心はIEEE P2020 [2] タイプIV画像座標系にあります。

画像処理

マスクを作成するために使用される、デジタル数値で表される閾値。

画像処理マスキングアルゴリズムの終了条件。

画像処理+円

画像処理情報。

円形マスクの中心と半径。

マスクの中心はIEEE P2020 [2] タイプIV画像座標系にあります。

手動サークル

円形マスクの中心と半径。

マスクの中心はIEEE P2020 [2] タイプIV画像座標系にあります。

なし

エラー

試みられた方法。

発生したエラー。

デバッグに関するガイダンス

マスクデータ型

ガイダンス

幾何学的キャリブレーション + 円

マスクの中心位置が適切かどうか確認してください。角度を反転させると改善される場合があります。

画像処理

画像処理マスキングアルゴリズムがどこで停止したかを理解するために、終了条件を確認してください。

しきい値が画像データと設定に適していることを確認してください。

画像処理+円

画像処理診断を確認してください。

手動サークル

マスクの中心位置が正確であることを確認してください。

なし

エラー

エラーメッセージを確認してください。

さらにサポートが必要な場合は、 [email protected]までお問い合わせください。

例

図9. サンプル幾何学的カメラモデル+円形マスク診断プロット。
図10. 画像処理+円形マスク診断プロットの例。

標準出力ファイル(JSON、CSV、HDF5、XML)

ユーザーは、構造化された迷光解析の入力データと結果(画像ごとの統計情報、概要/複数画像統計情報など)を含む、複数の標準出力ファイル(JSON、CSV、HDF5、XML)を出力できます。結果ファイルの詳細については、結果に関するドキュメントページを参照してください。

HDF5ファイル (.h5) には、入力画像データ、出力メトリック画像データ、バイナリマスク画像データの完全なセットに加え、JSON および CSV と同じ出力が含まれています。階層データフォーマット (HDF) は、大量のデータを保存および整理するためのファイルフォーマット ( HDF5を含む) のセットです。たとえば、 NASA は地球観測ミッションのデータに HDF フォーマットを使用しています。Imatest 22.2 以降では、ユーザーはオプションで、 HDF5標準出力ファイル内のすべての迷光データにアクセスして、外部分析やデータ配布を行うことができます。HDF5は、外部アプリケーションを使用するか、ほとんどのプログラミング言語でプログラム的に読み取ることができます。

図11:無料のHDFViewアプリケーションのスクリーンショット。迷光出力構造は、左側のペインを使用して操作できます。ここでは、出力構造内からアクセスできる迷光メトリック画像が開いて表示されています。
図12:Imatest迷光解析のJSON標準出力ファイルの一部を示すスクリーンショット。この抜粋には、特定の正規化迷光メトリック画像チャネルについて、ユーザーが選択したものを含む様々な統計情報が表示されます。

参考文献

  1. B. Bouce 他、 「GUERAP II ユーザーガイド」、パーキンエルマー社、1974年。↩
  2. 自動車システム画像品質に関するIEEE規格、IEEE Std 2020-2024、2024、 doi: 10.1109/IEEESTD.2024.10935839。↩ a ↩ b ↩ c