PNG / DNG 照明均一性評価 比較報告書 (PNG vs DNG Uniformity Evaluation Comparison)

概要 (Overview)

SmTIAS 撮影アプリの定量撮影モードの出力フォーマットが PNG から DNG (RAW_SENSOR) に変更された（TECH_01）ことに伴い，照明均一性評価の結果が PNG 経路と DNG 経路でどのように変わるかを比較した．

結論を先に述べると，PNG→DNG は単なるファイル形式の変更ではなく，「何を測っているか」が変わる．PNG は sRGB エンコード済み・端末 ISP でレンズシェーディング補正済みの「処理後」データであり，DNG は linear・補正前の「物理生信号」である．このため評価指標の数値は大きく変化する．

前提・対象データ (Scope and Samples)

重要な前提（本報告書の限界）: PNG（4月）と DNG（6月）は別セッションの撮影でフレーミングが異なる．したがって本報告書は，TECH_01 の検証 V1 が要求する「同一シーンを PNG/DNG で連続撮影した厳密な対照比較」ではない．評価手法・ドメインの違いが指標に与える影響を既存サンプルで定量的に示すものである．厳密な同一シーン比較は今後の課題（後述）．

評価条件（ドメイン）の違い (Domain Differences)

PNG 経路と DNG 経路は，評価に入る前の信号の性質が根本的に異なる．

→ つまり PNG をそのまま評価した「従来値」と，DNG を物理的に正しく評価した値は，同じものを測っていない．公平に比較するにはドメインを揃える必要がある．

結果比較 (Results)

同一 ROI で算出した均一性指標（数値が大きいほどムラが大きい．動径 min/max のみ 1.0 に近いほど均一）：

※ 「PNG 擬似linear化」は近似であり，真のシーン linear（入射光量比例）ではない．詳細は考察「4. PNG は厳密には linear 化できない」を参照．

考察：なぜ結果が変わるのか (Analysis)

数値変化は主に3つの要因に分解できる．

1. ドメイン（sRGB ガンマ）の影響 — 最大の要因

同じ PNG データでも，sRGB のまま（CoV 0.0423）か擬似linear化（CoV 0.0901）かで CoV が約2倍変わる（撮影は同一，ドメインのみ変更）．sRGB の OETF は暗部を持ち上げ明部を圧縮するため，ムラを実際より穏やかに見せる．従来の PNG 評価値（CoV 0.042）は，このガンマ圧縮により楽観的に小さく出ていた．

なお CoV・max/min・動径比はスケール不変なので，0〜255 と 0〜1 のスケール差では変わらない．変化はあくまでドメイン（ガンマ）によるもの．

2. レンズシェーディング補正の有無

DNG raw は未補正のため，レンズビネット（端ほど暗い）が指標に混入する．LSC 補正なしの DNG は中心/周辺比 1.456・勾配 31.3%・動径 min/max 0.530 と大きなムラを示すが，これは照明ムラではなくレンズ特性を多く含む．lscMap を順方向適用してレンズビネットを除去すると，中心/周辺比 1.456→1.095，勾配 31.3%→8.7%，動径 min/max 0.530→0.853 と劇的に平坦化する（残りが照明そのもののムラ）．

3. 撮影セッションの違い

PNG（4月）と DNG（6月）は別撮影で，照明配置・フレーミング・距離が異なる．この差も数値に含まれるため，厳密な大小比較はできない（前提参照）．

4. PNG は厳密には linear 化できない（重要な限界）

上表の「PNG 擬似linear化」は inverse-sRGB OETF を掛けたものだが，これは真のシーン linear（入射光量比例）を復元しない．理由：

• 透過関数が不明: 本サンプル PNG は ICC プロファイル・gAMA・EXIF を一切持たず，sRGB である保証すらない（sRGB と仮定して逆変換しているだけ）．
• トーンカーブが残る（最大の壁）: 端末 PNG は linear生信号 →[WB・カラー行列・レンズ補正・トーンカーブ・NR・シャープ化]→ 表示RGB → sRGB符号化 → 8bit を経る．inverse-sRGB が戻せるのは最後の符号化だけで，得られるのは「表示参照 linear」．間のトーンカーブ（端末固有・非公開のコントラスト曲線）は焼き込まれたままで，入射光量には比例しない．
• 不可逆な損失: 8bit 量子化（暗部の段差が逆ガンマで増幅）・クリップ（白飛び/黒潰れ）は復元不能．

→ つまり PNG は確実には linear 化できない．これこそが定量 DNG モード採用の理由（TECH_01 背景「実機 PNG 自体が定量データとして揺らぐ」）であり，DNG (RAW_SENSOR, TONEMAP=CONTRAST_CURVE_LINEAR) は最初から真のシーン linear を出すことでこの問題を回避する．

公平な比較（ドメインを揃える，ただし近似）

両者を linear ドメインに寄せると比較の目安は得られる（PNG は上記の通り擬似linear＝近似である点に注意）：

• PNG 擬似linear化: CoV 0.0901（近似） vs DNG linear+LSC: CoV 0.0689（真の linear）
• → 目安としては DNG（LSC補正）の方が均一．従来の「PNG 0.042 < DNG 0.069 で DNG が悪い」という見え方は，sRGB ガンマが PNG のムラを圧縮していた錯覚．
• ただし PNG 側が近似である以上この比較は厳密ではなく，確実な比較には同一シーンを DNG で撮影することが必要（後述 残課題）．

結論と推奨 (Conclusion)

1. PNG→DNG の移行で評価値が変わるのは正常．主因は形式ではなく，sRGB→linear のドメイン変化とレンズシェーディング補正の有無．
2. 物理的に正しい照明均一性評価は DNG linear + LSC 補正経路で行うべき．入射光量に比例した信号で，レンズ特性を分離して照明ムラのみを測れる．
3. 従来の PNG sRGB 評価値は，ガンマ圧縮によりムラを過小評価していた点に注意．過去の PNG 値と DNG 値を近づけるには PNG を擬似linear化（inverse-sRGB）できるが，PNG は真のシーン linear を復元できない（トーンカーブ・8bit・透過関数不明のため）．したがって厳密な比較には DNG での再撮影が必要．
4. ノイズに弱い画素単位 max/min 比に代わり，**動径 min/max 比（20点輪帯平均）**をロバストな減衰指標として併用する．

残課題 (Open Issues)

• 厳密な V1 比較: 同一シーン（白板）を同一フレーミングで PNG（通常モード）＋ DNG（定量モード）連続撮影し，同条件で比較する（TECH_01 検証 V1）．
• ROI のフレーミング差対応: PNG/DNG で白板の写る位置・スケールが異なるため，キャプチャごとの ROI 調整または同一フレーミング撮影が必要（TECH_01 Phase 5）．
• LSC 順適用機能の正式実装: 現状は検証スクリプトでの順適用．本流の評価フローへ正式統合する（TECH_01 Phase 3〜4）．

参照 (References)

• TECH_01 DNG 対応要求仕様
• TEST_01 照明均一性評価報告書
• 評価実装: src/io/dng_loader.py, src/analysis/spatial.py, scripts/run_uniformity_dng.py
• 設計判断・経緯の詳細: docs/PROGRESS.md