diff --git a/scripts/compare_ambient_maps.py b/scripts/compare_ambient_maps.py
new file mode 100644
index 0000000..6713a1c
--- /dev/null
+++ b/scripts/compare_ambient_maps.py
@@ -0,0 +1,92 @@
+"""暗闇 vs 室内（外乱光）の輝度マップを共通スケールで並べるスライドを生成する.
+
+REPORT_03（外乱光影響評価）に対応．compare_ambient_radial.py（動径オーバーレイ）の
+輝度マップ版で，同一 DNG 定量モード（linear + LSC 補正，露出/ISO 固定）の 2 枚を
+**共通の絶対カラースケール** で並置し，空間パターンがほぼ同じこと（外乱光ロバスト性）を示す．
+
+共通スケールにする理由（各自正規化しない）:
+- 両者は同じ linear 単位・同じ露出/ISO・同じ LSC 補正なので絶対値が正当に比較可能．
+- 共通カラースケールでないと「2 枚がほぼ同じ」が言えない（各自スケールだと差が誇張/隠蔽される）．
+
+対象（REPORT_03 の条件 A/B）:
+- 暗闇 (lights OFF) : SmTIAS_QM_20260601_124500
+- 室内 (lights ON)  : SmTIAS_QM_20260601_102753
+
+使い方:
+    python scripts/compare_ambient_maps.py
+"""
+
+import sys
+from pathlib import Path
+
+import matplotlib.pyplot as plt
+import numpy as np
+
+PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parent.parent
+sys.path.insert(0, str(PROJECT_ROOT))
+
+from src.config import load_roi_config  # noqa: E402
+from src.io.dng_pipeline import dng_luminance  # noqa: E402
+from src.io.loader import extract_roi  # noqa: E402
+
+# REPORT_03 の条件 A（暗闇=室内灯OFF）/ 条件 B（室内=室内灯ON）
+DARK_PATH = PROJECT_ROOT / "data" / "smtias" / "quantitative" / "SmTIAS_QM_20260601_124500.dng"
+INDOOR_PATH = PROJECT_ROOT / "data" / "smtias" / "quantitative" / "SmTIAS_QM_20260601_102753.dng"
+ROI_CONFIG = PROJECT_ROOT / "config" / "roi_config.json"
+ROI_KEY = "smtias.whiteboard"
+OUTPUT_PATH = PROJECT_ROOT / "output" / "figures" / "compare_ambient_maps.png"
+
+
+def _roi_luminance(path: Path, roi: dict) -> np.ndarray:
+    """DNG（linear + LSC）の ROI 輝度画像を返す."""
+    luma = dng_luminance(str(path), apply_lsc=True)
+    return extract_roi(luma, roi["x"], roi["y"], roi["width"], roi["height"])
+
+
+def main() -> None:
+    """共通スケールの 2 枚並べスライドを生成して保存する."""
+    roi = load_roi_config(str(ROI_CONFIG), ROI_KEY)
+    if roi is None:
+        raise SystemExit(f"ROI '{ROI_KEY}' が config に見つかりません")
+
+    dark = _roi_luminance(DARK_PATH, roi)
+    indoor = _roi_luminance(INDOOR_PATH, roi)
+
+    # 共通カラースケール: 2 枚を結合した 1〜99 パーセンタイル（ノイズ外れ値にロバスト）
+    both = np.concatenate([dark.ravel(), indoor.ravel()])
+    vmin = float(np.percentile(both, 1))
+    vmax = float(np.percentile(both, 99))
+
+    fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(13, 6))
+    panels = [
+        (axes[0], dark, "Dark (lights OFF)  124500"),
+        (axes[1], indoor, "Indoor (lights ON)  102753"),
+    ]
+    im = None
+    for ax, luminance, title in panels:
+        im = ax.imshow(
+            luminance, cmap="hot", interpolation="nearest", vmin=vmin, vmax=vmax
+        )
+        ax.set_title(title, fontsize=11)
+        ax.set_xlabel("X (px)")
+        ax.set_ylabel("Y (px)")
+
+    cbar = fig.colorbar(im, ax=axes, fraction=0.025, pad=0.02)
+    cbar.set_label("Luminance (absolute, linear 0-255 scale)")
+
+    fig.suptitle(
+        "Ambient light effect on luminance map (DNG, linear + LSC, shared scale)",
+        fontsize=13, y=0.98,
+    )
+
+    OUTPUT_PATH.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    fig.savefig(str(OUTPUT_PATH), dpi=150, bbox_inches="tight")
+    plt.close(fig)
+    print(f"共通スケール比較スライドを保存しました: {OUTPUT_PATH}")
+    print(f"  共通カラースケール vmin={vmin:.1f}  vmax={vmax:.1f}")
+    print(f"  Dark   (124500) ROI mean = {dark.mean():.2f}")
+    print(f"  Indoor (102753) ROI mean = {indoor.mean():.2f}")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
diff --git a/scripts/compare_ambient_radial.py b/scripts/compare_ambient_radial.py
new file mode 100644
index 0000000..8b78475
--- /dev/null
+++ b/scripts/compare_ambient_radial.py
@@ -0,0 +1,94 @@
+"""暗闇 vs 室内（外乱光）の動径プロファイル重ね描きスライドを生成する.
+
+REPORT_03（外乱光影響評価）に対応．同一 DNG 定量モード（linear + LSC 補正，露出/ISO 固定）で
+撮った 2 枚を，動径プロファイルを **絶対輝度のまま** 1 枚に重ねて比較する．
+
+軸を絶対輝度にする理由（正規化しない）:
+- 両者は同じ linear 単位・同じ露出/ISO・同じ LSC 補正なので絶対値が正当に比較可能．
+- 「外光を足したのに暗い」（暗闇 raw mean 441.2 > 室内 431.4）という逆転は絶対値でしか見えない．
+  各自の最大で正規化するとこの"レベルも含めてほぼ同一"という情報が消える．
+- 2 本がほぼ重なること自体が「外乱光にロバスト」というメッセージになる．
+
+対象（REPORT_03 の条件 A/B）:
+- 暗闇 (lights OFF) : SmTIAS_QM_20260601_124500  → min/max 0.860
+- 室内 (lights ON)  : SmTIAS_QM_20260601_102753  → min/max 0.853
+
+使い方:
+    python scripts/compare_ambient_radial.py
+"""
+
+import sys
+from pathlib import Path
+
+import matplotlib.pyplot as plt
+import numpy as np
+
+PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parent.parent
+sys.path.insert(0, str(PROJECT_ROOT))
+
+from src.analysis.spatial import (  # noqa: E402
+    calc_distance_map,
+    calc_radial_min_max_ratio,
+    calc_radial_profile,
+)
+from src.config import load_roi_config  # noqa: E402
+from src.io.dng_pipeline import dng_luminance  # noqa: E402
+from src.io.loader import extract_roi  # noqa: E402
+
+# REPORT_03 の条件 A（暗闇=室内灯OFF）/ 条件 B（室内=室内灯ON）
+DARK_PATH = PROJECT_ROOT / "data" / "smtias" / "quantitative" / "SmTIAS_QM_20260601_124500.dng"
+INDOOR_PATH = PROJECT_ROOT / "data" / "smtias" / "quantitative" / "SmTIAS_QM_20260601_102753.dng"
+ROI_CONFIG = PROJECT_ROOT / "config" / "roi_config.json"
+ROI_KEY = "smtias.whiteboard"
+OUTPUT_PATH = PROJECT_ROOT / "output" / "figures" / "compare_ambient_radial.png"
+
+
+def _radial(path: Path, roi: dict) -> tuple[np.ndarray, dict]:
+    """DNG（linear + LSC）の ROI 動径プロファイルと min/max 統計を返す."""
+    luma = dng_luminance(str(path), apply_lsc=True)
+    luma = extract_roi(luma, roi["x"], roi["y"], roi["width"], roi["height"])
+    distance_map = calc_distance_map(*luma.shape)
+    profile = calc_radial_profile(luma, distance_map)
+    radial = calc_radial_min_max_ratio(profile)
+    return profile, radial
+
+
+def main() -> None:
+    """重ね描きスライドを生成して保存する."""
+    roi = load_roi_config(str(ROI_CONFIG), ROI_KEY)
+    if roi is None:
+        raise SystemExit(f"ROI '{ROI_KEY}' が config に見つかりません")
+
+    dark_prof, dark_r = _radial(DARK_PATH, roi)
+    indoor_prof, indoor_r = _radial(INDOOR_PATH, roi)
+
+    fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 6))
+
+    ax.plot(
+        dark_prof[:, 0], dark_prof[:, 1],
+        marker="o", ms=5, color="#1f3b73",
+        label=f"Dark (lights OFF)   min/max = {dark_r['radial_min_max_ratio']:.3f}",
+    )
+    ax.plot(
+        indoor_prof[:, 0], indoor_prof[:, 1],
+        marker="s", ms=5, color="#e08214",
+        label=f"Indoor (lights ON)  min/max = {indoor_r['radial_min_max_ratio']:.3f}",
+    )
+
+    ax.set_title("Ambient light effect on radial profile (DNG, linear + LSC)", fontsize=12)
+    ax.set_xlabel("Normalized distance from center")
+    ax.set_ylabel("Mean luminance (absolute, linear 0-255 scale)")
+    ax.grid(True, linestyle="--", alpha=0.5)
+    ax.legend(loc="upper right", fontsize=10)
+    fig.tight_layout()
+
+    OUTPUT_PATH.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    fig.savefig(str(OUTPUT_PATH), dpi=150)
+    plt.close(fig)
+    print(f"重ね描きスライドを保存しました: {OUTPUT_PATH}")
+    print(f"  Dark   (124500) min/max = {dark_r['radial_min_max_ratio']:.4f}")
+    print(f"  Indoor (102753) min/max = {indoor_r['radial_min_max_ratio']:.4f}")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
diff --git a/scripts/compare_png_dng_slide.py b/scripts/compare_png_dng_slide.py
new file mode 100644
index 0000000..b28f64d
--- /dev/null
+++ b/scripts/compare_png_dng_slide.py
@@ -0,0 +1,185 @@
+"""PNG / DNG 比較スライド 1 枚を一括生成するスクリプト.
+
+PNG（sRGB）と DNG（linear + LSC 補正）の照明均一性を「公平に」比較するため，
+スケール差（8bit/10bit, sRGB/linear の絶対値差）を消して **減衰カーブの形** だけを
+重ねて見せる．具体的には:
+
+- 輝度マップ 2 枚: 各自の動径ピーク（最内ピーク輪帯平均）で正規化し，共通 colorbar で並べる
+- 動径プロファイル重ね描き: 20 分割輪帯平均を **最大=1.0** で正規化して 1 枚に重ねる
+  （谷の底がそのまま動径 min/max 比に一致する）
+- 数値表: 動径 min/max 比・CoV・max/min 比・中心/周辺比・勾配
+
+注意: PNG（4月）と DNG（6月）は別セッション撮影でフレーミングが異なるため，
+厳密な同一シーン比較ではない（REPORT_02 の前提を参照）．本図は評価ドメインの違いが
+減衰指標に与える影響を示すもの．
+
+使い方:
+    python scripts/compare_png_dng_slide.py
+"""
+
+import sys
+from pathlib import Path
+
+import matplotlib.pyplot as plt
+import numpy as np
+
+PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parent.parent
+sys.path.insert(0, str(PROJECT_ROOT))
+
+from src.analysis.spatial import (  # noqa: E402
+    calc_distance_map,
+    calc_radial_min_max_ratio,
+    calc_radial_profile,
+)
+from src.analysis.uniformity import (  # noqa: E402
+    REC709_COEFF_B,
+    REC709_COEFF_G,
+    REC709_COEFF_R,
+    calc_uniformity,
+)
+from src.analysis.spatial import calc_spatial_uniformity  # noqa: E402
+from src.config import load_roi_config  # noqa: E402
+from src.io.dng_pipeline import dng_luminance  # noqa: E402
+from src.io.loader import extract_roi, load_image  # noqa: E402
+
+# 比較対象（PNG sRGB と DNG linear+LSC）
+PNG_PATH = PROJECT_ROOT / "data" / "smtias" / "whiteboard" / "SmTIAS_20260408_144434.png"
+DNG_PATH = PROJECT_ROOT / "data" / "smtias" / "quantitative" / "SmTIAS_QM_20260601_124500.dng"
+ROI_CONFIG = PROJECT_ROOT / "config" / "roi_config.json"
+ROI_KEY = "smtias.whiteboard"
+OUTPUT_PATH = PROJECT_ROOT / "output" / "figures" / "compare_png_dng_slide.png"
+
+# 正規化輝度マップの共通カラースケール（動径ピーク=1.0 を基準とした相対輝度）
+MAP_VMIN = 0.80
+MAP_VMAX = 1.02
+
+
+def _png_luminance(roi: dict) -> np.ndarray:
+    """PNG を Rec.709 で輝度化し ROI を切り出す（sRGB ドメインのまま）."""
+    img = load_image(str(PNG_PATH))
+    luma = (
+        REC709_COEFF_R * img[:, :, 0]
+        + REC709_COEFF_G * img[:, :, 1]
+        + REC709_COEFF_B * img[:, :, 2]
+    )
+    return extract_roi(luma, roi["x"], roi["y"], roi["width"], roi["height"])
+
+
+def _dng_luminance(roi: dict) -> np.ndarray:
+    """DNG を linear + LSC 補正で輝度化し ROI を切り出す."""
+    luma = dng_luminance(str(DNG_PATH), apply_lsc=True)
+    return extract_roi(luma, roi["x"], roi["y"], roi["width"], roi["height"])
+
+
+def _profile(luminance: np.ndarray) -> tuple[np.ndarray, dict, dict]:
+    """動径プロファイル・min/max 統計・均一性/空間統計をまとめて算出する."""
+    distance_map = calc_distance_map(*luminance.shape)
+    profile = calc_radial_profile(luminance, distance_map)
+    radial = calc_radial_min_max_ratio(profile)
+    metrics = {**calc_uniformity(luminance), **calc_spatial_uniformity(luminance)["zone_stats"]}
+    metrics["radial_min_max_ratio"] = radial["radial_min_max_ratio"]
+    return profile, radial, metrics
+
+
+def _draw_map(ax, luminance: np.ndarray, peak: float, title: str) -> None:
+    """動径ピークで正規化した相対輝度マップを共通カラースケールで描く."""
+    relative = luminance / peak
+    im = ax.imshow(
+        relative, cmap="hot", interpolation="nearest", vmin=MAP_VMIN, vmax=MAP_VMAX
+    )
+    ax.set_title(title, fontsize=11)
+    ax.set_xlabel("X (px)")
+    ax.set_ylabel("Y (px)")
+    return im
+
+
+def main() -> None:
+    """比較スライドを生成して保存する."""
+    roi = load_roi_config(str(ROI_CONFIG), ROI_KEY)
+    if roi is None:
+        raise SystemExit(f"ROI '{ROI_KEY}' が config に見つかりません")
+
+    png_lum = _png_luminance(roi)
+    dng_lum = _dng_luminance(roi)
+
+    png_profile, png_radial, png_metrics = _profile(png_lum)
+    dng_profile, dng_radial, dng_metrics = _profile(dng_lum)
+
+    png_peak = png_radial["radial_max"]
+    dng_peak = dng_radial["radial_max"]
+
+    fig = plt.figure(figsize=(13, 9))
+    gs = fig.add_gridspec(2, 2, height_ratios=[1.05, 1.0], hspace=0.32, wspace=0.28)
+
+    # 上段: 正規化輝度マップ 2 枚（共通カラースケール）
+    ax_png = fig.add_subplot(gs[0, 0])
+    ax_dng = fig.add_subplot(gs[0, 1])
+    _draw_map(ax_png, png_lum, png_peak, "PNG (sRGB)  relative luminance")
+    im = _draw_map(ax_dng, dng_lum, dng_peak, "DNG (linear + LSC)  relative luminance")
+    cbar = fig.colorbar(im, ax=[ax_png, ax_dng], fraction=0.025, pad=0.02)
+    cbar.set_label("Relative luminance (radial peak = 1.0)")
+
+    # 下段左: 動径プロファイル重ね描き（max=1.0 正規化）
+    ax_prof = fig.add_subplot(gs[1, 0])
+    px = png_profile[:, 0]
+    py = png_profile[:, 1] / png_peak
+    dx = dng_profile[:, 0]
+    dy = dng_profile[:, 1] / dng_peak
+    ax_prof.plot(px, py, marker="o", ms=4, color="steelblue",
+                 label=f"PNG (sRGB)  min/max={png_radial['radial_min_max_ratio']:.3f}")
+    ax_prof.plot(dx, dy, marker="s", ms=4, color="darkorange",
+                 label=f"DNG (linear+LSC)  min/max={dng_radial['radial_min_max_ratio']:.3f}")
+    # 谷の底（= min/max 比）を水平線で強調
+    ax_prof.axhline(png_radial["radial_min_max_ratio"], color="steelblue", ls=":", alpha=0.5)
+    ax_prof.axhline(dng_radial["radial_min_max_ratio"], color="darkorange", ls=":", alpha=0.5)
+    ax_prof.set_title("Radial profile (normalized, peak = 1.0)", fontsize=11)
+    ax_prof.set_xlabel("Normalized distance from center")
+    ax_prof.set_ylabel("Normalized mean luminance")
+    ax_prof.grid(True, linestyle="--", alpha=0.5)
+    ax_prof.legend(loc="lower left", fontsize=9)
+
+    # 下段右: 数値表
+    ax_tbl = fig.add_subplot(gs[1, 1])
+    ax_tbl.axis("off")
+    rows = [
+        ("Radial min/max ratio", f"{png_metrics['radial_min_max_ratio']:.3f}",
+         f"{dng_metrics['radial_min_max_ratio']:.3f}"),
+        ("CoV", f"{png_metrics['cov']:.3f}", f"{dng_metrics['cov']:.3f}"),
+        ("Max/min ratio", f"{png_metrics['max_min_ratio']:.3f}",
+         f"{dng_metrics['max_min_ratio']:.3f}"),
+        ("Center/periphery", f"{png_metrics['center_periphery_ratio']:.3f}",
+         f"{dng_metrics['center_periphery_ratio']:.3f}"),
+        ("Gradient (%)", f"{png_metrics['gradient_magnitude']:.2f}",
+         f"{dng_metrics['gradient_magnitude']:.2f}"),
+    ]
+    table = ax_tbl.table(
+        cellText=rows,
+        colLabels=["Metric", "PNG (sRGB)", "DNG (linear+LSC)"],
+        cellLoc="center",
+        loc="center",
+    )
+    table.auto_set_font_size(False)
+    table.set_fontsize(11)
+    table.scale(1.0, 1.8)
+    for j in range(3):
+        table[0, j].set_facecolor("#dfe6ee")
+        table[0, j].set_text_props(weight="bold")
+    ax_tbl.set_title(
+        "Lower min/max & higher CoV = DNG reveals stronger edge falloff\n"
+        "(sRGB gamma flattens PNG; not a strict same-scene comparison)",
+        fontsize=9, loc="center",
+    )
+
+    fig.suptitle("PNG -> DNG: how peripheral falloff appears under each domain",
+                 fontsize=14, y=0.98)
+
+    OUTPUT_PATH.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    fig.savefig(str(OUTPUT_PATH), dpi=150, bbox_inches="tight")
+    plt.close(fig)
+    print(f"比較スライドを保存しました: {OUTPUT_PATH}")
+    print(f"  PNG radial min/max = {png_radial['radial_min_max_ratio']:.4f}, CoV = {png_metrics['cov']:.4f}")
+    print(f"  DNG radial min/max = {dng_radial['radial_min_max_ratio']:.4f}, CoV = {dng_metrics['cov']:.4f}")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
diff --git a/scripts/plot_radial_clean.py b/scripts/plot_radial_clean.py
new file mode 100644
index 0000000..1dc89e6
--- /dev/null
+++ b/scripts/plot_radial_clean.py
@@ -0,0 +1,123 @@
+"""動径輝度プロファイルを「min/max 比注記・凡例なし」で出力する一回限りのスクリプト.
+
+既存の動径プロファイル図（plot_radial_profile）から，右上の min/max ratio 注記と
+左下の凡例を除いたクリーン版 PNG を出力する．データは run_uniformity_dng.py と同じ
+DNG パイプライン（LSC 補正あり・portrait・linear）で再計算する．
+
+使い方:
+    python scripts/plot_radial_clean.py \\
+        --image data/smtias/quantitative/SmTIAS_QM_20260601_124500.dng
+"""
+
+import argparse
+import sys
+from pathlib import Path
+
+import matplotlib
+
+matplotlib.use("Agg")
+import matplotlib.pyplot as plt  # noqa: E402
+import numpy as np  # noqa: E402
+
+PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parent.parent
+sys.path.insert(0, str(PROJECT_ROOT))
+
+from src.analysis.spatial import calc_spatial_uniformity  # noqa: E402
+from src.config import load_roi_config  # noqa: E402
+from src.io.dng_pipeline import dng_luminance  # noqa: E402
+from src.io.loader import extract_roi  # noqa: E402
+
+
+def plot_radial_profile_clean(radial_profile: np.ndarray, output_path: str) -> None:
+    """動径プロファイルを min/max 比注記・凡例なしで保存する．
+
+    plot_radial_profile と同一の見た目だが，右上の min/max ratio テキストと
+    左下の凡例（Mean Luminance / Max / Min）を描画しない．
+    最大点（緑）・最小点（赤）のマーカーは残す．
+
+    Args:
+        radial_profile: 放射状プロファイルの NumPy 配列（N x 2, float64）．
+            列 0 = 正規化距離, 列 1 = 平均輝度．
+        output_path: 出力先ファイルパス（PNG）．
+    """
+    Path(output_path).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+
+    distances = radial_profile[:, 0]
+    luminances = radial_profile[:, 1]
+
+    min_idx = int(np.argmin(luminances))
+    max_idx = int(np.argmax(luminances))
+    lmin = float(luminances[min_idx])
+    lmax = float(luminances[max_idx])
+
+    fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))
+    ax.plot(distances, luminances, marker="o", color="steelblue")
+    ax.scatter(distances[max_idx], lmax, color="green", s=80, zorder=5)
+    ax.scatter(distances[min_idx], lmin, color="red", s=80, zorder=5)
+
+    ax.set_title("Radial Luminance Profile")
+    ax.set_xlabel("Normalized Distance from Center")
+    ax.set_ylabel("Mean Luminance")
+    ax.grid(True, linestyle="--", alpha=0.5)
+    # min/max ratio 注記・凡例ともに描画しない
+    fig.tight_layout()
+    fig.savefig(output_path, dpi=150)
+    plt.close(fig)
+
+    print(f"クリーン版 動径プロファイルを保存しました: {output_path}")
+
+
+def main() -> None:
+    """エントリーポイント."""
+    parser = argparse.ArgumentParser(
+        description="動径輝度プロファイルを min/max 比注記・凡例なしで出力する．"
+    )
+    parser.add_argument("--image", required=True, help="解析対象の DNG ファイルパス")
+    parser.add_argument(
+        "--config",
+        default=str(PROJECT_ROOT / "config" / "roi_config.json"),
+        help="ROI 設定ファイルのパス（デフォルト: config/roi_config.json）",
+    )
+    parser.add_argument(
+        "--roi",
+        default="smtias.whiteboard",
+        help="ROI のキー（ドット区切り，デフォルト: smtias.whiteboard）",
+    )
+    parser.add_argument(
+        "--output",
+        default=str(PROJECT_ROOT / "output"),
+        help="出力ディレクトリのパス（デフォルト: output/）",
+    )
+    parser.add_argument(
+        "--no-lsc",
+        action="store_true",
+        help="LSC（レンズシェーディング）補正を無効化する（既定は補正あり）",
+    )
+    args = parser.parse_args()
+
+    roi = None
+    if args.config:
+        try:
+            roi = load_roi_config(args.config, args.roi)
+        except FileNotFoundError as e:
+            print(f"警告: {e}  → 画像全体を解析します")
+
+    luma_full = dng_luminance(args.image, apply_lsc=not args.no_lsc)
+    if roi is not None:
+        luminance = extract_roi(
+            luma_full, roi["x"], roi["y"], roi["width"], roi["height"]
+        )
+    else:
+        luminance = luma_full
+
+    spatial = calc_spatial_uniformity(luminance)
+
+    stem = Path(args.image).stem
+    output_path = (
+        Path(args.output) / "figures" / f"{stem}_radial_profile_clean.png"
+    )
+    plot_radial_profile_clean(spatial["radial_profile"], str(output_path))
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()