rawPy가 DNG 프레임을 읽는 방법

Question

이 질문은 나의 이전 검색의 후속 작업입니다. dng-raw-pictures-imported-as-16-bit-deep-but-unexpected-plt-show-result 그 후 검색을 계속했습니다.

응답으로 인해 16 비트로 표시되지만 채널당 채널이 잘 작동합니다. 나는 일련의 50 BIAS 프레임을 가져 가기로 결심했다. 이것은 완전한 어둠 속에서 ISO 100으로 촬영 한 사진이고 1/8000 초의 노출 시간 (가장 낮은 ISO로 가장 짧은 노출)입니다. 바이어스 프레임은 빛이 들어오지 않을 때 센서가 보는 것을 보여 주며, 센서 뒤의 ADC는 모든 픽셀에 "0"값을 부여해야합니다. 항상 그런 것은 아니며이 값의 변화 정도를 분석하려고합니다. 큰 편차 또는 큰 오류 값은 기대하지 않습니다.

이전 질문에서 설명한 방법으로 하나씩 50 프레임을 읽고 무작위 픽셀 (랜덤이지만 항상 동일한 픽셀)의 R, G, B 값을 살펴보고 픽셀을 위치 [1500, 1500].

시퀀스를 실행하는 동안 픽셀 값을 행과 열의 평균과 비교합니다. 평균 값 옆에 나는 또한 행과 열의 표준 편차를 계산합니다.

이것은 내가 찾은 것입니다 :

가 개인적으로 나는이 변동이 큰 찾아 14 비트 깊이를 가진 ADC이를 기대하지 않았다. 아마도 내가 데이터를 보는 방식에 문제가있을 수 있습니다.하지만 주저합니다.하지만 ColorMapping, Demosaicing 등으로 다시해야 할 것을 두려워합니다.

크로스 체크를하기 위해 필자는 I 내 파이썬 스크립트에서 얻을 수있는 픽셀 [1500, 1500]을 재현 할 수 있습니다. ImageJ를 설치했거나 마지막 버전 인 피지를 호출했습니다. DCRAWreader 플러그인을 사용하면 같은 16 비트 프레임을 읽고 Pixel Inspect 도구를 사용하여 [1500,1500]의 유명한 픽셀 값을 조회 할 수있었습니다.

ImageJ 값은 내가 파이썬으로 얻은 값과 일치하지 않습니다.

내 문제는 지금 다음과 같습니다. "Python에서 업로드 한 사진의 픽셀 뒤에있는 rgb 수치를 어떻게 해석해야합니까? 픽셀의 센서 웰에서 생성되어 ADC로 변환 된 전자의 수와 어떻게 관계가 있습니까? 디지털 값으로? "

Answer 1

후 처리 옵션과 기본값은 https://letmaik.github.io/rawpy/api/rawpy.Params.html에서 찾을 수 있습니다.

바이어스 프레임에 통계를 만들 때 밝기 등을 자동으로 조정하는 메커니즘을 비활성화해야합니다. 다음 옵션을 사용하면 훨씬 더 의미있는 플롯을 만들 수 있습니다. output_bps=16, no_auto_scale=True, no_auto_bright=True, gamma=(1,1).

또한 한 단계 더 나아가서 2D numpy 배열 인 raw.raw_image에 액세스하여 보간되지 않은 RAW Bayer 데이터에 대한 분석을 수행 할 수도 있습니다.

전자 수와 RAW 값 사이의 관계가 다소 선형 적이어야하지만 RAW 값을 전자 수에 할당하는 것은 보정이 필요하지 않습니다. 특히 RAW 값으로 변환을 적용하는 소비자 용 카메라의 경우 특히 그렇습니다.