MiniTias-Evaluation DNG 対応要求仕様 (DNG Support Specification for MiniTias-Evaluation)

本ドキュメントについて（取り込み注記）: SmTIAS-LightSim プロジェクトから受領した DNG 対応要求仕様（先方での名称は TECH_05）を，本プロジェクトの命名規則（GUIDE_03）に従い docs/05_TECH/TECH_01_DNG対応要求仕様.md として取り込んだもの．文中の他ドキュメント参照（TECH_01/03/04・TEST_01・SPEC_04 等）は SmTIAS-LightSim 側のドキュメントを指し，本プロジェクト内には存在しない．本プロジェクトでの対応状況は docs/PROGRESS.md を参照．

本ドキュメントは SmTIAS-LightSim プロジェクトから MiniTias-Evaluation プロジェクトに対する DNG 対応要求仕様 である．MiniTias 側で実装された定量撮影モード（TECH_01 / TECH_03）の出力フォーマットが PNG から DNG (RAW_SENSOR) に変更されたことに伴い，MiniTias-Evaluation 側にも DNG 読み込み・解析機能の追加を依頼する．

想定読者 (Intended Reader)

• MiniTias-Evaluation 側 Claude セッション: 本ドキュメントを最初に読んで作業着手する
• 人間レビュー (rinto): 両セッションを橋渡しする

概要 (Overview)

MiniTias-Evaluation（MiniTias-Evaluation リポジトリ）に以下の機能追加を要求する：

1. DNG 読み込み I/F の新規実装（10-bit BGGR Bayer 展開）
2. メタデータ JSON 読み込み I/F の新規実装（撮影条件・LSC マップ・hot pixel リスト等）
3. 既存 PNG 経路と並列対応（後方互換）
4. 既存評価指標との互換（CoV / 勾配 / C/P / max-min 等が DNG 入力でも同じロジックで算出可能）

これらの実装は SmTIAS-LightSim 側にコピーされる前提で，再利用性の高い設計とする．

背景 (Background)

三項プロジェクトの関係

┌─────────────────────────┐      ┌──────────────────────────┐
│  MiniTias                │      │  MiniTias-Evaluation      │
│  (Flutter / Android)     │ ──→  │  (Python)                 │
│  撮影アプリ                │      │  実機データ評価ツール       │
│  - PNG 保存（通常モード）   │      │  - 評価指標算出           │
│  - DNG 保存（定量モード）   │      │  - 可視化                 │
└─────────────────────────┘      └──────────────────────────┘
                                          │
                                          │ コピー（uniformity.py 等）
                                          ▼
                              ┌──────────────────────────┐
                              │  SmTIAS-LightSim          │
                              │  (Python / Mitsuba 3)     │
                              │  シミュ vs 実機比較        │
                              └──────────────────────────┘

経緯のまとめ

• 2026-05-28: SmTIAS-LightSim 側 Step 8 キャリブで「実機 PNG 自体が定量データとして揺らぐ」を発見 (TEST_01)
• 2026-05-28: MiniTias 側に TECH_01 定量撮影モード要求仕様 を発行
• 2026-06-01: MiniTias 側で実装完了．AQUOS sense3 (SH-02M) が LEVEL_3 で DNG 経路採用 (TECH_03)
• 2026-06-01: SHADING_MODE = HIGH_QUALITY を本流維持で合意 (TECH_04)
• 本ドキュメント (2026-06-01): MiniTias-Evaluation 側にも DNG 対応を依頼

MiniTias-Evaluation の現状

MiniTias-Evaluation の I/O は現状 PNG 専用：

# 既存 I/F (src/io/loader.py)
def load_image(path: str) -> numpy.ndarray:
    """PNG 画像を読み込み RGB 配列として返す（H x W x 3, uint8）．"""

→ DNG 経路の追加が必要．

役割分担 (Role Distribution)

DNG 読み込みの責務は MiniTias-Evaluation を一次窓口とする．既存パターン（uniformity.py が MiniTias-Evaluation から SmTIAS-LightSim にコピー）を踏襲する：

→ MiniTias-Evaluation の実装完了後，SmTIAS-LightSim 側 Claude セッションでコピー作業を実施する．

要求仕様 (Requirements)

1. DNG 読み込み I/F

新規モジュール src/io/dng_loader.py を作成：

def load_image_dng(
    path: str,
    demosaic: str = "bilinear",
    black_level: int | None = None,
    output_format: str = "rgb_float32",
) -> numpy.ndarray:
    """MiniTIAS 定量モード DNG を読み込み配列として返す．

    Args:
        path: DNG ファイルのパス．
        demosaic: デモザイクアルゴリズム．既定 "bilinear"．
            "nearest"（最近傍）/ "bilinear"（双線形）/ "ahd"（適応的）から選択．
        black_level: 黒レベル．None なら meta.json から自動取得 or DNG Exif から取得．
            通常は 64（SH-02M）．
        output_format: 出力形式．既定 "rgb_float32"．
            "rgb_float32": (H, W, 3) float32, linear, 値域 [0.0, 1.0]（飽和は 1.0 でクリップしない）
            "luma_float32": (H, W) float32, linear, 値域 [0.0, 1.0]（Rec.709 重み）
            "rgb_uint8": (H, W, 3) uint8, sRGB OETF 適用後（既存 PNG 経路と互換）

    Returns:
        numpy.ndarray. 形状・型は output_format に依存．

    Raises:
        FileNotFoundError: ファイルが存在しない場合．
        ValueError: rawpy が DNG を読み込めなかった場合．
    """

実装方針

• rawpy.imread() で 10-bit BGGR Bayer を読み込み
• 黒レベル除去（meta.json sensorCharacteristics.black_level_pattern から取得，未提供時は DNG Exif）
• デモザイク（postprocess(demosaic_algorithm=...) で実装）
• カラーマトリクス適用（DNG Exif ColorMatrix1 を参照．無彩色シーンでは影響軽微だが選択肢として用意）
• 出力形式の変換

output_format の使い分け

• rgb_float32 / luma_float32: SmTIAS-LightSim のシミュ vs 実機比較に推奨（linear ドメインで突合）
• rgb_uint8: 既存 MiniTias-Evaluation パイプラインとの互換用（既存 analysis/uniformity.py 等が uint8 前提の場合に有用）

2. メタデータ JSON 読み込み I/F

新規モジュール src/io/metadata_loader.py を作成：

def load_metadata(path: str) -> dict:
    """MiniTIAS 定量モード meta.json を読み込み辞書として返す．

    Args:
        path: meta.json のパス．

    Returns:
        辞書．キー: settings / actual / sensorCharacteristics / lscMap / lscMapRowCount /
        lscMapColumnCount / hardwareLevel 等．
        構造は TECH_03 のスキーマ準拠．

    Raises:
        FileNotFoundError: ファイルが存在しない場合．
        json.JSONDecodeError: JSON 形式が不正な場合．
    """


def load_lsc_map(path: str) -> numpy.ndarray:
    """meta.json から LSC マップを (4, M, N) 配列として抽出する．

    Args:
        path: meta.json のパス．

    Returns:
        numpy.ndarray of shape (4, M, N), dtype=float32.
        4 = [R, G_even, G_odd, B], M = lscMapRowCount, N = lscMapColumnCount.
        値域: ≥ 1.0（無補正）．

    Raises:
        FileNotFoundError / KeyError / ValueError: 仕様外の場合．
    """


def load_hot_pixel_list(path: str) -> list[tuple[int, int]]:
    """meta.json からホット画素リストを (col, row) のタプルリストとして抽出する．

    Args:
        path: meta.json のパス．

    Returns:
        ホット画素座標のリスト．MiniTias 側で取得実装後に有効化．未提供時は空リスト．
    """

3. Hot pixel マスク機能

メタデータから取得したホット画素を画像上でマスクする機能：

def mask_hot_pixels(
    image: numpy.ndarray,
    hot_pixels: list[tuple[int, int]],
    method: str = "neighbor_mean",
) -> numpy.ndarray:
    """ホット画素位置を周辺平均で置換する．

    Args:
        image: 入力画像 (H, W) or (H, W, 3)．
        hot_pixels: ホット画素座標 (col, row) のリスト．
        method: 置換方法．"neighbor_mean"（周辺 3x3 平均）/ "zero"（0 で置換）．

    Returns:
        マスク済み画像．形状・型は入力と同じ．
    """

4. LSC マップ参照機能（オプション・将来検証用）

本流の処理では使わないが，将来のフォールバック検証用に実装：

def apply_lsc_inverse(
    image: numpy.ndarray,
    lsc_map: numpy.ndarray,
) -> numpy.ndarray:
    """LSC マップを画像に逆適用する（補正前 raw 相当に戻す）．

    Args:
        image: 補正済み画像 (H, W) or (H, W, 3)．DNG (HIGH_QUALITY) を想定．
        lsc_map: LSC ゲインマップ (4, M, N)．

    Returns:
        逆適用後の画像．image_raw = image / interpolate(lsc_map, image.shape)．
    """

• LSC マップ (13×17) を画像解像度 (例 3264×2448) にバイリニア補間
• 画素ごとに割り算で逆適用
• SHADING_MODE = OFF 撮影との比較検証に使用（TECH_04 フォールバック条件 C1〜C3）

5. 既存 PNG 経路との並列対応（後方互換）

既存 load_image は 無修正で温存．新規 DNG 関数を並列追加する形：

# 既存（無修正）
load_image(path) -> RGB uint8

# 新規追加
load_image_dng(path, ...) -> 設定可能形式

ユーザー側で拡張子を見て呼び分ける，もしくは統一インターフェースを別途用意する（後述）．

統一インターフェースの選択肢

def load_image_any(path: str, **kwargs) -> numpy.ndarray:
    """拡張子から自動判定して読み込む．

    .png → load_image (uint8 RGB)
    .dng → load_image_dng (kwargs で形式指定)
    """
    ext = Path(path).suffix.lower()
    if ext == ".png":
        return load_image(path)
    elif ext == ".dng":
        return load_image_dng(path, **kwargs)
    else:
        raise ValueError(f"未対応のフォーマット: {ext}")

これは MiniTias-Evaluation 側の判断で実装するかは任意．推奨は実装．

6. 評価指標との互換

既存 src/analysis/uniformity.py 等の評価関数は 無修正で DNG 入力に対応できるよう，DNG 読み込み I/F の出力を既存関数の入力仕様に合わせる：

→ 既存解析パイプラインの修正コストを最小化する設計．

データフォーマット詳細 (Data Format Details)

DNG (RAW_SENSOR) の値域

• 10-bit raw: 整数値 0〜1023
• 黒レベル: 64（SENSOR_BLACK_LEVEL_PATTERN から取得）
• 黒レベル除去後: 0〜959
• 飽和判定: 値 > 900 を要警告（飽和の影響）
• DNG Exif にカラーマトリクス ColorMatrix1/2 等が埋め込み済み（rawpy が自動で参照）

sRGB OETF の扱い

• 定量モード DNG は linear ドメイン（TONEMAP_MODE = CONTRAST_CURVE 線形のため sRGB OETF 未適用）
• 既存通常モード PNG は sRGB OETF 適用済（端末の TONEMAP デフォルト）
• 評価時の OETF の扱いは 解析対象次第：
  • 形状指標（CoV / 勾配等）: linear ドメインで算出が物理的に整合
  • 既存実機との互換比較: sRGB ドメインで算出（既存 MiniTias-Evaluation の挙動と一致）

→ output_format パラメータでユーザーが選択可能にする．既定は rgb_float32（linear）を推奨．

デモザイクアルゴリズム

rawpy.imread().postprocess(demosaic_algorithm=...) のパラメータ：

→ 既定は LINEAR で運用．demosaic 引数でユーザーが切り替え可能．

推奨実装方針 (Recommended Implementation)

ディレクトリ構造（提案）

MiniTias-Evaluation 既存構造に従い：

src/io/
├── __init__.py
├── loader.py             # 既存 PNG 読み込み（無修正）
├── dng_loader.py         # 新規: DNG 読み込み
├── metadata_loader.py    # 新規: meta.json 読み込み
└── unified_loader.py     # 新規（任意）: 統一 I/F load_image_any

追加依存パッケージ

pyproject.toml の dependencies に：

[project]
dependencies = [
    "rawpy>=0.21.0",  # DNG 読み込み
    # 既存依存はそのまま
]

または requirements.txt に：

rawpy>=0.21.0

段階的実装（Phase 分割）

合計: 約 3.5 日．/implement パイプラインで Phase ごとに進める．

SmTIAS-LightSim 側へのコピー手順 (Copy to SmTIAS-LightSim)

MiniTias-Evaluation での実装完了後，SmTIAS-LightSim 側 Claude セッションで以下を実施：

1. コピー対象ファイル:
   • MiniTias-Evaluation/src/io/dng_loader.py → SmTIAS-LightSim/src/sm_tias_lightsim/evaluation/dng_loader.py
   • MiniTias-Evaluation/src/io/metadata_loader.py → SmTIAS-LightSim/src/sm_tias_lightsim/evaluation/metadata.py
2. 既存パターンに従う (uniformity.py と同じ流れ)
3. ファイル先頭にコピー元を明記:

   """DNG 読み込みモジュール．
   
   MiniTias-Evaluation/src/io/dng_loader.py を SmTIAS-LightSim にコピーしたもの．
   オリジナルは MiniTias-Evaluation 側で管理する．バグ修正・機能追加はそちらで行い，
   本プロジェクトに反映する形を取る．
   """
   

4. 既存 sm-evaluate との統合: 既存 cli/evaluate.py に DNG 入力経路を追加
5. テストを SmTIAS-LightSim 側でも実装（MiniTias-Evaluation 側のテストをコピー＋プロジェクト固有部分を追加）

検証方法 (Verification)

実装完了後，以下を実施して受け入れ判定とする：

V1. PNG vs DNG 整合性

• 同一シーン（白板）を MiniTias で 通常モード PNG + 定量モード DNG で連続撮影
• 両方を MiniTias-Evaluation で評価
• 評価指標（CoV / 勾配 / C/P 等）の差を確認
  • 完全一致は期待しない（定量モードは ISP 介入最小化のため差が出るのが正常）
  • DNG 経路でも妥当な値が出ることを確認（CoV > 0, 勾配 > 0 等の基本検証）

V2. 既存 PNG 経路の回帰

• 既存通常モード PNG での評価指標が 変化しないこと
• 既存テストが全合格すること

V3. メタデータ JSON 読み込み

• load_metadata で settings.exposure_time_ns 等が正しく取得できる
• load_lsc_map で (4, 13, 17) の配列が返る
• load_hot_pixel_list で空リスト or リスト（MiniTias 側実装次第）が返る

V4. SmTIAS-LightSim 側へのコピー後検証

• コピー後の SmTIAS-LightSim 側で同じ DNG を読み込んで 同じ評価指標が出ること
• SmTIAS-LightSim の既存テストが全合格

開放質問 (Open Questions)

実装着手時に確認が必要な事項：

引き継ぎ手順 (Hand-off Procedure)

MiniTias-Evaluation 側 Claude セッションでの作業着手手順．TECH_02 MiniTIAS 引き継ぎ手順 と同様の構造．

Step A: 環境準備

• rawpy パッケージを追加（pip install rawpy または pyproject.toml 更新 + uv sync 等）
• サンプル DNG を取得（MiniTias 側で撮影済の reference_measurement/quantitative/ から 1 枚）

Step B: Phase 1（DNG 読み込み）から順次実装

• /implement TECH_05 Phase 1: DNG 読み込み I/F で起動
• coder → tester → refactorer → doc 更新の標準パイプライン
• Phase 1 完了後に動作確認 → Phase 2 へ

Step C: 完了の伝達方法

• MiniTias-Evaluation 側で /implement 完了後，SmTIAS-LightSim 側で確認できる形にする：
  • MiniTias-Evaluation src/io/dng_loader.py の最終形をリポジトリ master にマージ
  • rinto が SmTIAS-LightSim 側 Claude セッションを開いて「コピーしてほしい」と指示
  • SmTIAS-LightSim 側 Claude が MiniTias-Evaluation のローカルリポジトリから読み込んでコピー

既存ドキュメントとの整合 (Cross-References)

• TECH_01 定量撮影モード要求仕様 — 撮影モード側の要求書
• TECH_02 MiniTIAS 引き継ぎ手順 — 引き継ぎパターンの参考
• TECH_03 定量モード実装報告と SHADING_MODE 相談 — MiniTias 側実装報告（meta.json スキーマ等）
• TECH_04 MiniTIAS への回答 — SHADING_MODE 判断とフェーズ A/B 分割
• TEST_01 キャリブレーション検証履歴 — 経緯
• TEST_03 輝度マップ形状追跡 — 形のずれ議論
• SPEC_04 評価仕様 — sm-evaluate パイプライン
• Android Camera2 API DNG
• rawpy ドキュメント