この質問は、以前のdng-raw-pictures-imported-as-16-bit-deep-but-unexpected-plt-show-resultのフォローアップであり、その後検索を続けました。
応答が得られたため、16 ビットで視覚化されましたが、チャネルごとにうまく機能します。一連の 50 BIAS フレームを取得することにしました。ISO 100、露出時間 1/8000 秒 (最低 ISO での最短露出) で完全な暗闇で撮影した写真です。バイアス フレームは、光が入っていないときにセンサーが認識するものを示し、センサーの背後にある ADC はすべてのピクセルに「0」の値を与える必要があります。常にそうであるとは限らず、この値がどの程度変化するかを分析したいと思います。大きな変動や大きなエラー値は期待していません。
前の質問で説明した方法で、50 フレームを 1 つずつ読み取り、ランダムなピクセル (ランダムですが常に同じもの) の R、G、B 値を調べます。位置が [1500, 1500]。
シーケンスを実行しながら、ピクセル値を行と列の平均と比較します。平均値の他に、行と列の標準偏差も計算します。
これは私が見つけたものです：
個人的には、これらの変動は非常に大きいと感じており、14 ビット深度の ADC でこれが起こるとは予想していませんでした。おそらく、データの見方に何か問題があり、躊躇していますが、カラーマッピング、デモザイクなどの何かと再び関係があるのではないかと心配しています.
クロスチェックするために、ピクセル [1500,1500] の Python スクリプトから取得した値が再現できることを確認したかったのです。そのため、ImageJ をインストールするか、最後のバージョンの Fiji を呼び出しました。DCRAWreader プラグインを使用すると、同じ 16 ビット フレームを読み取り、Pixel Inspect ツールを使用して、位置 [1500,1500] の有名なピクセルの値を調べることができました。
ImageJ の値は、私が Python で取得した値と一致しません。
私の問題は次のとおりです:「Python でアップロードされた画像のピクセルの背後にある RGB 数値をどのように解釈すればよいでしょうか?ピクセルのセンサー ウェルで生成され、ADC によってデジタル値に変換される電子の数にどのように関係するのでしょうか? "