キャリブレーション検証履歴 (Calibration Verification History)

本ドキュメントは MiniTIAS 実機（baseline 1 枚 MiniTIAS_20260408_144434）に対するシミュレーション結果の キャリブレーション と 検証イテレーション を時系列で記録する．

目的:

• 「どの仮説で何を変え，何が起きたか」を残し，後から経緯を辿れるようにする．
• 失敗・予想外も同等に記録し，方向性のドリフトと「うろ覚えで同じ仮説を試し直す」事態を防ぐ．
• 各イテレーションの 学び を明示し，次の意思決定の根拠を蓄積する．

関連ドキュメント:

• 現状の物理仕様: SPEC_03_基準設計の物理構成
• 開発ステップ全体: PLAN_02_開発ステップ
• 実測リファレンス: reference_measurement/MiniTIAS_20260408_144434/

実測ターゲット (Measurement Target)

baseline 1 枚（MiniTIAS_20260408_144434，ROI 1400×1409，sRGB 符号化済み Y' luma）:

評価は sm-evaluate で実施．シミュ側の比較は OETF 順方向適用後（Step 8-3 以降）に sRGB ドメインで行うのが正式．linear ドメイン比較は Step 8-3 以前または同一条件シミュ間の検証用．

俯瞰サマリ (Overall Progression)

時系列での主要指標推移．残差倍率 = (シミュ - 実測) / (初期残差 - 実測) として「初期からどれだけ縮まったか」を見る．

* mean アンカー固定．R, d, spp は reflectance, max_depth, samples_per_pixel．

最大の跳躍は 8-3 OETF（残差 4.3× → 2.1×）．現時点の確定基準は R=0.85, d=8, spp=1024, OETF=on で残差 2.1×．残る 1.6〜1.9× の残差は LSC（ISP レンズシェーディング補正） が主因候補（未対処，Step 8-N 候補 参照）．

イテレーション履歴 (Iteration Log)

Step 8-1: spp 校正 (128 → 1024)

• 日付: 2026-05-18

• 背景・問題意識: 初期シミュ（spp=128）と実測の差が CoV 0.236 vs 0.0427 ≈ 5.5 倍 と大きすぎる．これは MC ノイズなのか，物理モデルの構造的勾配なのか，切り分けないと方向性が定まらない．

• 仮説（物理動機）: モンテカルロノイズは 1/√spp で減衰する独立成分．一方，物理由来の空間勾配は spp 非依存．spp を 8 倍にすればノイズ成分の寄与が 1/√8 ≈ 35% に減るので，残った差が「物理」だと確定できる．

• 試した変更: configs/scene_baseline.yaml の render.spp を 128 → 1024（8 倍）．他は据え置き．

• 期待した効果: ノイズ系指標（max/min, std, CoV の量子化的外れ値成分）は減少．勾配や中心/周辺比は spp 非依存なら不変．

• 実際の結果:

  指標	spp=128	spp=1024	動いた量
  CoV	0.236	0.183	-22%
  std	35.83	27.85	-22%
  max/min 比	11.59	4.27	-63%（極端な外れ値が消えた）
  mean	151.79	152.02	≈ 不変
  中心/周辺比	1.330	1.328	≈ 不変
  勾配 %	24.83	24.72	≈ 不変

• 解釈: max/min, std, CoV はノイズ由来成分を含んで動いた．中心/周辺比と勾配 % は spp 非依存 → 物理由来の構造的勾配．ノイズ分解 std² = 信号² + ノイズ²，ノイズ ∝ 1/√spp で逆算すると spp=1024 の残留ノイズ std ≈ 8.5，真の物理信号 std ≈ 26.5．spp→∞（ノイズゼロ）でも CoV は ≈ 0.174 までしか下がらない（実測 0.0427 の約 4 倍）．

• 学び: spp を増やしても CoV は 0.183 → 0.174 程度で頭打ち．spp 増加は費用対効果なし．残差 4.3× は物理モデル要因と確定．spp=1024 を基準として確定．

• 次のアクション: 物理モデル側を疑う．最も効きそうな反射率を振る → Step 8-2 へ．

Step 8-2: 反射率スイープ (R=0.75〜0.92)

• 日付: 2026-05-18

• 背景・問題意識: 8-1 で「物理モデル要因」と確定．MiniTIAS は白筐体内壁の多重反射で照明を均一化する設計なので，内壁反射率が直接効くはず．暫定 0.85 が低めの可能性．

• 仮説（物理動機）: 反射率↑ → 多重反射光（より均一な ambient 成分）↑ → 評価板全体が均一に近づく．インテグレーティングスフィア近似 1/(1-R) で R=0.85 → 0.92 で実効反射が 6.7 → 12.5（+88%）．

• 試した変更: materials.printer_white.reflectance を 0.75, 0.80, 0.85（基準）, 0.90, 0.92 の 5 点で振る．spp=256, depth=12, linear ドメイン評価．

• 期待した効果: 単調改善．実測 (CoV=0.0427) に近づける R を見つける．

• 実際の結果:

  R	CoV	勾配 %	C/P
  0.75	0.2173	25.91	1.350
  0.80	0.2034	24.00	1.316
  0.85（基準）	0.1893	22.08	1.283
  0.90	0.1753	20.15	1.252
  0.92（マット白プラ実用上限）	0.1697	19.42	1.241

• 解釈: 全指標が R に対し単調・線形に改善するが感度が低い（∂勾配/∂R ≈ −38 %/単位，linear）．実測 (CoV=0.0427) 到達には外挿で R ≈ 1.2〜1.4 が必要 ＝ 物理範囲外．

• 学び: 反射率は弱い二次レバー．これ単独では差を閉じられない．構造的に違う何か（評価方法・座標系・ドメイン）を疑うべき．

• 次のアクション: もっと大きな自由度を持つレバーを探す．評価方法自体を疑う → Step 8-3 へ．

Step 8-3: OETF 順方向適用（手法訂正）

• 日付: 2026-05-18 頃（コミット 26904da）

• 背景・問題意識: 反射率スイープでも残差 4× を解消できない．「シミュ linear と実測 sRGB を直接比較」が成立しているか改めて疑った．実測データ提供側 README にも「シミュを線形のまま比較すると勾配/CoV の絶対値は変わる」と明示されていた（見落としていた）．

• 仮説（物理動機）: 実測 PNG は実機 ISP の sRGB ガンマ（OETF, IEC 61966-2-1） が掛かった非線形符号化値（Camera2 YUV_420_888 → BT.601 は定義上ガンマ済み R'G'B' 上の量）．シミュは linear．「無次元指標はスケール不変」は線形変換のみ成立，非線形 OETF 下では成立しない（Σwᵢ·f(xᵢ) ≠ f(Σwᵢ·xᵢ)）．OETF を順方向適用してドメインを揃えれば，物理量差ではなく「符号化ドメイン不一致」だった分が消える．

• 試した変更:

  • src/sm_tias_lightsim/evaluation/oetf.py を新規実装（標準 sRGB OETF + 露出ソルバ）．
  • EvaluationConfig.oetf スキーマ追加（SPEC_02 参照）．
  • sm-evaluate に統合．ROI 抽出後・指標算出前に OETF を順方向適用．
  • configs/eval_baseline.yaml で有効化．configs/eval_real.yaml は非適用（実測 PNG への二重適用禁止）．
  • 露出は AE が制御する量＝実測 ROI mean (146.71) に対数二分でアンカー（線形ゲインなので形状指標には自由度を持ち込まない；OETF が非線形なため「曲線上の動作点」を合わせる原理的アンカーとして必須）．

• 期待した効果: ガンマ非線形性で「同じ物理だが見かけが違う」分が解消，残差が大きく縮む．データに合わせて回す係数はゼロ．

• 実際の結果:

  ソース	空間	CoV	勾配 %	C/P
  R0.85, d8, spp1024	linear	0.183	24.65	1.327
  〃	sRGB	0.089	12.57	1.144
  R0.85, d12, spp256	sRGB	0.091	11.16	1.126
  R0.92, d12, spp256	sRGB	0.081	9.72	1.108
  実測 TARGET	sRGB	0.0427	6.10	1.0650

  • CoV 0.183 → 0.089（残差 4.3× → 2.1×，67% 解消）
  • 勾配 24.65 → 12.57（残差差 18.6 → 6.5，65% 解消）

• 解釈: 見かけ差の約 2/3 が符号化ドメイン不一致だったと判明．無彩色シーンでは「linear RGB → チャネル別 OETF → Rec.709 加重和」と「luminance 直接 OETF」が厳密一致（Rec.709 重みは合計 1，R=G=B の無彩色画素では Σwᵢ·f(x) = f(x) = f(x·Σwᵢ)）．OETF は不整合を作るのではなく 消す操作．OETF 前のシミュ linear luma と実測 sRGB luma は別ドメインだった．

• 学び:

  • 寄与順を訂正: OETF（最大・約 2/3）＞ ISP LSC（残差主因候補）＞ 反射率（弱い）．旧版「主因は ISP レンズシェーディング (83%)」は OETF を抜かした交絡判断で誤りだった．
  • 「データに合わせて回す係数はゼロ」が成立する標準変換は overfitting なしで残差を大きく縮められる．
  • 標準仕様（IEC 61966-2-1, Rec.709）の存在を前提として常に確認すべき．「実機カメラ出力は例外なくガンマ符号化」が標準前提．

• 次のアクション:

  • OETF 順方向適用を sm-evaluate へ正規実装（コミット 26904da）．
  • 残差 1.6〜1.9× は LSC で対処予定（Step 8-N 未着手）．残差はガンマ曲線いじりで消さず正直に保持．

Step 8-4: max_depth 検証 (8 → 12)

• 日付: 2026-05-18 頃
• 背景・問題意識: max_depth=8 で打ち切ると 0.85^8 ≈ 27% のエネルギーが「未追跡」のまま残る．均一化に効く 後段多重反射 を取りこぼしている可能性．
• 仮説（物理動機）: 後段反射光は「均一な ambient 成分」（部屋の壁が消灯後も薄明るく見える理屈，閉じた拡散面でのインテグレーティングスフィア応答）．これを取りこぼすと勾配が 系統的に過大評価 される．
• 試した変更: 同条件で render.max_depth を 8 と 12 で比較レンダ．
• 期待した効果: depth↑ で勾配 ↓．
• 実際の結果: 同一 R=0.85, spp=1024 で
  • 勾配 (linear): 24.65 → 22.08 = -2.6 pt
  • 勾配 (sRGB): 12.57 → 11.16 = -1.4 pt
  • CoV (sRGB, R0.85): 0.089 → 0.091（誤差レベル，方向は spp ノイズに埋もれる）
• 解釈: depth=8 は系統的に勾配を 過大評価．エネルギー 27% 未追跡分のうち均一寄与分が効いていた．
• 学び:
  • キャリブ用途は depth≥12 推奨．
  • レンダコスト ~1.5× になるので，確定 configs/scene_baseline.yaml の render.max_depth は 現状 8 のまま（既知差分 #8）．
  • 3D ベイクは可視化用途で 均一性をなるべく忠実に見せたいので，--bake-max-depth 16 で render 設定から独立化（コミット a0fe07d）．「2D 校正都合」と「3D 可視化忠実性」を分離．
• 次のアクション: 確定 YAML の depth 変更は保留．3D ベイクのみ独立化で適用．

Step 8-5: 3D 可視化改善（path ベイク・テクスチャ投影・幾何カリング etc.）

• 日付: 2026-05-18 〜 2026-05-XX（コミット 7181efa, c32ccd6, a0fe07d）
• 背景・問題意識: 内部キャリブ調整は 8-3 までで頭打ち感．並行して シミュ結果の「見せ方」（3D ビュー）が分かりにくい問題が浮上．特に「評価板はテクスチャ投影で正確，壁は per-vertex ベイクで荒い」という 手法非対称 が，物理判断の混乱を生んでいた．
• 仮説（物理動機，複数）:
  • per-vertex ベイク（直接光 + cos） → path ベイク（多重反射込み per-face MC） にすれば物理的に正確になる．
  • 評価板・壁・カバーをすべて同じ手法（path ベイク）で計算し，共有 clim・統一着色 で見せれば，相対比較が物理に基づく．
  • 隣接内壁の「見かけ 100 倍段差」は物理ではなく，法線が外を向く「外向き面（≈ 0 入射）」の混在 が主因では？
• 試した変更:
  • src/sm_tias_lightsim/visualize/baker.py に mode="path"（scalar_rgb，コサイン重点 hemisphere MC，多重反射込み per-face 照度）追加．exclude_mesh_ids 対応．max_depth 引数で render 設定から独立．
  • src/sm_tias_lightsim/visualize/viewer.py 全メッシュ統一着色（共有 lit-clim・log/linear・単一カラーバー・viridis・depth peeling）を既定化．
  • --render <luminance.npy> で評価板への任意テクスチャ投影（E = π · L / ρ で壁と同一 W/m² スケール）．
  • --bake-cache <npz> で 1 回計算 → 以後即時．
  • --cull-outward（既定 ON）で外向き ≈ 0 面を非描画．
  • --bake-max-depth（既定 16）で render 設定から独立．
  • --no-sensor-marker / --no-led-markers / --no-markers でマーカー個別非表示．
• 期待した効果: 評価板も壁も多重反射込みで正しく着色，共有 clim で物理どおりの相対比較が可能になる．外向き面除外で「暗殻の濁り」「見かけ段差」が消える．
• 実際の結果:
  • 評価板を path ベイクで多重反射込み着色．壁・カバーとも統一 clim でほぼ均一に見える（物理どおり）．
  • 外向き面除外で「隣接内壁の見かけ 100 倍段差」が解消．内壁照度自体は同一手法ベイクで ~1〜2 倍以内 ＝ 物理どおりほぼ均一だった．
  • 一方，per-face MC ベイク特有の シーム/粒状感/scalar_rgb の遅さ（高 samples 非現実的）は残る．
• 解釈:
  • 「見え方の問題」と「物理の問題」を 厳格に分離: 同一手法で計算すれば物理は均一．見かけ段差は 手法非対称（評価板＝テクスチャ・壁＝ベイク）と 外向き面の混入 で説明できた．
  • per-face MC ベイクの原理的天井（粒状感・継ぎ目）は 対症療法で消えない．
• 学び:
  • 物理量と計算手法の対称性を常に問う: 同じ物理量を異なる手法で計算してはいけない．
  • 見え方 ≠ 物理: 見かけ 100 倍段差が出ても，同手法で再計算すれば 1〜2 倍以内なら物理は均一．
  • per-face シーム/粒状感の解消は 全メッシュ UV 統合シームレスライトマップベイク が必要 ＝ 別プロジェクト規模．
• 次のアクション:
  • 精細な評価は引き続き 2D sm-render/sm-evaluate（path tracer）で（校正済みの定量結果，不変）．
  • シーム解消は別タスク（必要時に /implement）．
  • path ベイク高速化（wavefront/GPU 化）も別タスク．

Step 8-6: LED 物性確定 (LP-2835D90VW)

• 日付: 2026-05-27（コミット f5048a4）

• 背景・問題意識: SPEC_03 既知差分 #3「LED 1 個あたりの実 W 値が未検証」を残していた．現状 radiance=2807.247 は実測 mean アンカーで決まった校正値で，規格値からの導出ではない．LED 物性が確定すれば，独立に検証できる．

• 仮説（物理動機）: 規格値から radiance を独立推定し，現校正値と並べる．大きく合えば 物理妥当性の担保，合わなければ何かのレバーの不確かさを炙り出せる（縮退の所在が分かる）．

• 試した変更: LED Paradise 商品ページから物性取得．SPEC_03 LED セクションを拡張．

  • 型番: LP-2835D90VW（Ra98 SunLightLED 2835 チップ LED 4000K）
  • 電気: Vf 3.1 V (typ), If 60 mA (max)，駆動条件は 規格通り 60 mA フル（ユーザー確認）
  • 光学: Φv 16–19 lm @ 60 mA（中央値 17.5 lm），配光角 120°（半値全幅，Lambertian と整合），Ra 98，色温度 4000 K
  • 詳細 IES プロファイル：未提供（LED Paradise は公開せず）

• 期待した効果: 校正値 2807 と規格推定が大きく合うか，どこに不確かさが残るかを明確化．

• 実際の結果: 規格値から radiance を独立計算

  ステップ	値
  Φv（typ 中央値）	17.5 lm
  LER（4000K Ra98 典型値）	≈ 280 lm/W
  Φe = Φv / LER	0.0625 W
  A = 2.8 × 3.5 mm	9.8 × 10⁻⁶ m²
  規格推定 L = Φe / (A·π)	≈ 2030 W/(m²·sr)
  現状校正値	2807 W/(m²·sr)
  比	1.38×

  • サニティチェック: ウォールプラグ効率 = Φe / (Vf·If) = 0.0625 / 0.186 ≈ 33.6%（実用 LED として妥当範囲，Cree 等で 40%・廉価品で 25–30%）．
  • integrating sphere 近似で 1.38× を反射率に帰着: R=0.85 → 0.89 で (1-0.85)/(1-0.89) = 1.36×（観測 1.38× とほぼ一致）．R=0.89 はマット白プラ実用上限 0.92 の範囲内．

• 解釈:

  • 規格 → radiance の換算は物理的に整合（桁・係数とも）．
  • 校正値が 1.38× 高い差分は 反射率の不確かさに帰着可能（物理範囲内 R≈0.89 で説明可）．LED 側が大きくおかしいわけではない．
  • 形状指標への影響なし（線形ゲイン）．

• 学び:

  • 物理レバーを 1 個ずつ独立化する作業は，絶対値が動かなくても 不確かさの所在を局所化する 価値がある．
  • 既知差分 #3 をクローズ（LED 物性確定・物理整合確認済み）．残課題は反射率の実フィラメント分光データでの再校正（既知差分 #1）に帰着．
  • 配光は「データシート記載が配光角 120° のみ，IES 未提供」．Lambertian 仮定は数学的に整合だが厳密検証は不可．実 SMD 2835 はやや前方凸の可能性があり ISP LSC と打ち消し合う近似として現状妥当．

• 次のアクション: 次は LED 周辺幾何の検証（発光面サイズの妥当性）→ Step 8-7 へ．

Step 8-7: 発光面サイズ検証 (2.8×3.5 vs 1.5×1.5，Φe 保存)

• 日付: 2026-05-27

• 背景・問題意識: 「現実装はパッケージ外形 2.8 × 3.5 mm を発光面として使う」仮定が物理的に正しいか疑問．実 SMD 2835 の真の発光部は チップ + 蛍光体 ~1.5 × 1.5 mm（パッケージ面積の ~23%）のみで，周りは白プラスチック筐体（光らない）．

• 仮説（物理動機，複数）:

  • 評価板まで 65 mm vs 発光面 ~1.5〜2.8 mm → distance/size ≈ 25〜40 で 遠方界点光源近似が成立．形状指標は発光面サイズに不変のはず．
  • 絶対値（mean）は校正で吸収済みなので変化しないはず．

• 試した変更: configs/scene_baseline_emitter_real.yaml を Python ワンライナーで自動生成．

  • 全 18 LED の size: 2.8, 3.5 → 1.5, 1.5 mm
  • 全 18 LED の radiance: 2807.247 → 12227.12 W/(m²·sr)（スケール係数 4.356 = 元面積 / 新面積）
  • Φe = L · A · π は厳密に保存（0.0864 W per LED で同一）．
  • linear ドメインで sm-evaluate 比較（OETF 経由しない直接比較）．

• 期待した効果: mean ≈ 不変，CoV/勾配/C/P/max-min/radial profile ≈ 不変（点光源近似が成立する遠方界）．

• 実際の結果（linear，同条件）:

  指標	元 (2.8×3.5)	検証 (1.5×1.5)	比	評価
  mean	152.52	429.99	2.82×	⚠️ 予想外に大きく変化
  std	27.85	80.12	2.88×	mean スケールに比例
  CoV	0.1826	0.1863	1.02×	✅ 形状指標 ≈ 不変
  勾配 %	24.65	26.21	1.06×	✅ 形状指標 ≈ 不変
  C/P	1.327	1.355	1.02×	✅ 形状指標 ≈ 不変
  max/min	4.28	4.36	1.02×	✅ 形状指標 ≈ 不変
  放射プロファイル中心/端	1.63	1.68	1.03×	✅ 形状指標 ≈ 不変

  画像保存先: output/baseline_linear_npy/ と output/emitter_real/（各 figures/luminance_map.png, radial_profile.png, histogram.png, zone_map.png）．放射プロファイルの曲線形は目視で瓜二つ，色スケールのみ違う．

• 追跡調査: 予想外の 2.83× mean 上昇の機序を STL 幾何分析で追跡．

  • LED 基板カバー（meshes/LED基板カバー.stl）は z=-66.6〜-64.1 の 2 階建て構造（天井梁 + 底板）．
  • LED 中心 z=-65.3 は底板 z=-65.5 の上面から 0.2 mm の至近距離．
  • 底板には LED ごとに 複雑な曲線形の穴あり（trimesh の euler_number=-4 ＝ genus 3 と整合）．LED は穴の中に位置．
  • 仮説: 厚みゼロの面光源（z=-65.3）と固体（z=-65.5〜-66.6）の 0.2 mm coplanar 状態で Mitsuba 上に予期しない遮蔽相互作用が起きている可能性．完全機序解明には Mitsuba のレイトレース内部追跡が必要（時間 vs 効果が合わないので深入りせず）．

• 解釈:

  • 形状指標については仮説（点光源近似）が 実証成立: CoV/勾配/C/P/max-min/radial profile すべて 1〜6% 以内（spp=1024 の MC ノイズ範囲程度）．
  • 絶対値については仮説が 不成立: mean が 2.83× も動いた．発光面サイズと LED 周辺幾何（カバー）の縮退で，両者は分離できない．
  • 校正値 2807 は「2.8 × 3.5 mm 発光面 + 現カバー幾何」の組み合わせで決まる縮退値．発光面サイズだけ変えると mean が大きく動くが，それを校正で吸収させれば形状指標は変わらない．

• 学び:

  • 「点光源近似で発光面サイズは結果に効かない」は 不完全な命題：形状指標については成立，絶対値については局所幾何との縮退で不成立．
  • 現実装は「発光面が物理的には不正確（パッケージ外形を使用）」だが，シミュ目的（相対分布評価）の妥当性は守られている．
  • 厚みゼロ面光源と固体の coplanar/near-coplanar 配置は，Mitsuba 上での挙動が直感に反することがある．将来 LED 周辺幾何（カバー設計）を変更する場合は，発光面サイズも同時に見直す必要がある．
  • 完全機序解明より「確認できた事実を正直に記録」を優先する判断は，時間 vs 効果のトレードオフで妥当．

• 次のアクション:

  • SPEC_03 LED セクションに「発光面サイズの近似と検証」記述を追加（本ドキュメント完成後）．
  • 検証用ファイル configs/scene_baseline_emitter_real.yaml, configs/eval_baseline_linear.yaml, output/emitter_real/, output/baseline_linear_npy/ は 検証アーティファクトとして保持（後から再現できるように）．
  • 本筋 LSC モデル化（Step 8-N）に進む．

Step 8-8: linear 評価モードへの mean 揃え正規化導入

• 日付: 2026-05-27

• 背景・問題意識: Step 8-7 で size 1.5×1.5 検証時，linear ドメインでの絶対値 mean が 429.99（baseline は 152.02）まで跳ね上がった．形状指標は不変だったが，輝度マップを画像で並べると color scale が桁違いで「形」の比較が阻害される．TEST_03 輝度マップ形状追跡 で問題化．

• 仮説（物理動機）: OETF 順方向適用（Step 8-3）の露出アンカーと同じ思想を linear ドメインに対称展開する．線形ゲイン α = target_mean / mean は形状指標 (CoV / 勾配 / C/P / max-min) に対し 厳密に不変 なので，「絶対値スケールだけ揃える」操作として安全に適用できる．

• 試した変更: sm-evaluate に normalization セクションを追加実装．

  • 新規モジュール src/sm_tias_lightsim/evaluation/normalize.py の apply_mean_anchor(values, target_mean) -> (normalized, alpha)．
  • EvaluationConfig スキーマに NormalizationConfig（enabled / type Literal"mean_anchor" / target_mean）追加．
  • model_validator で OETF + normalization 同時有効化を ValidationError として禁止（露出アンカー二重適用回避）．
  • ROI 抽出後・OETF 前段に正規化ステージを挿入（パイプライン 4 に該当）．
  • configs/eval_baseline_linear.yaml に normalization.enabled: true / target_mean: 146.7146 を設定．

• 期待した効果: linear 評価結果の mean が常に 146.7146 に揃い，形状指標は変更前と一致．

• 実際の結果（output/baseline/luminance.npy で動作確認）:

  指標	正規化前 (mean=152.52)	正規化後 (mean=146.71)	差
  mean	152.5204	146.7146	target_mean に厳密一致
  CoV	0.1826	0.182577	≈ 不変（誤差レベル）
  max/min	4.2759	4.2759	厳密一致
  C/P	1.3271	1.3271	厳密一致
  勾配 %	24.65	24.65	不変
  std	27.85	26.7868	α=0.962 倍にスケール（想定通り）

  α = target_mean / src_mean = 146.7146 / 152.52 = 0.961934．

• 解釈: 線形ゲイン正規化の物理的不変性が実証された．形状指標は誤差レベルで一致し，mean は厳密に target_mean に揃う．後段の TEST_03 比較パネル再生成に向けた評価本体の対称化が完了．

• 学び:

  • 「データに合わせて回す係数ゼロ」の操作は，linear / sRGB 両ドメインに対称に展開できる．OETF 露出アンカー（Step 8-3）と本 Step は同じ思想で，適用ドメインが違うだけ．
  • 排他制御をスキーマレベル（model_validator）で実装することで，二重適用のリスクを使用時点ではなく設定時点で防げる．
  • 単体テスト・スキーマテスト・CLI 統合テストの 62 件追加で挙動の厳密性（mean 一致・形状指標不変）が保証された．

• 次のアクション:

  • TEST_03 の比較パネル生成スクリプト (scripts/build_luminance_evolution_panel.py) が利用する Step 8-1 / 8-7 の入力を linear + normalization 評価結果に揃え，color scale を共有して「形」の比較を強化する（別フェーズ・別コミット）．
  • 本筋 LSC モデル化（Step 8-N）は引き続き未着手．

Step 8-N 候補: LSC 順方向モデル（未着手）

• 位置付け: 8-3 OETF 適用後の残差 1.6〜1.9×（CoV 0.089 vs 実測 0.043，勾配 12.57 vs 6.10）の 主因候補．
• 仮説（物理動機）: 実測 PNG は実機 ISP の レンズシェーディング補正（周辺光量低下の電子補正）が掛かっており，周辺を持ち上げて中央を相対的に押し下げる．これは残差の符号（シミュ側の方が勾配・C/P が大きい）と整合．シミュ側で同じ補正を順方向に適用すれば消える可能性が高い．
• 設計方針: overfitting 回避のため，自由多項式ではなく 物理動機づけ低自由度形 に限定する．
  • cos⁴ 則（典型的なレンズ周辺減光則）をベースに，平滑な動径多項式 2〜3 パラメータ
  • 適用順: ROI 抽出後・OETF 順方向適用の 後段 にフックを追加するのが筋（実機 ISP の処理順と整合）
  • パラメータ推定は実測 1 枚での fit ではなく，物理パラメータ（センサ位置・レンズ F 値・撮像距離）から導出できる範囲で
• 未確定事項:
  • 実機カメラ（SH-02M）の正確なレンズ仕様（F 値，焦点距離）
  • ISP のレンズシェーディング補正テーブルの直接取得は不可（メーカー独自）
  • スマホ独自トーンマップ（残差の一部，さらに不確実）も同時に推定するか分離するか
• 想定される結果:
  • 残差が 1.6〜1.9× → 1.0〜1.2× まで縮まる可能性
  • 残らない場合: スマホ独自トーンマップ・反射率の実フィラメント精緻化・LED 配光詳細化 などへ
• 要する作業量: コード（evaluation/lsc.py 新規・eval スキーマ拡張・テスト）＋ パラメータ推定（実機写真からの動径フィット）で 1〜2 日相当．

改善ストーリーの要約 (Takeaways)

イテレーション全体を俯瞰したときに残る判断指針:

• MC ノイズ vs 物理勾配の切り分けは spp スイープが安価で有効（8-1）．これを早期に行うとその後の方向性が決まる．
• 弱いレバーで攻めて手詰まりになったら，「評価方法そのもの」を疑う（8-2 → 8-3）．非線形変換下では無次元指標は不変ではない．
• 標準仕様（OETF, Rec.709 等）の見落としは最大の交絡源になりうる（8-3）．データに合わせて回す係数ゼロで残差の 2/3 を消した事例．
• 「校正都合」と「物理忠実性」を独立パラメータで分離する（8-4 max_depth 独立化，8-5 path ベイク独立化）．校正に最適な depth と可視化に最適な depth は違って良い．
• 同じ物理量を異なる手法で計算しない（8-5）．手法非対称は混乱の源．
• 物理レバーは 1 個ずつ独立化する．絶対値が動かなくても 不確かさの所在を局所化 する価値がある（8-6 LED 物性，8-7 発光面サイズ）．
• 予想外の結果は仮説より雄弁．完全機序解明より「確認できた事実を正直に記録」を優先（8-7）．
• 形状指標と絶対値は別物として扱う．多くのレバーは形状指標には不変（線形ゲイン）だが，絶対値は局所幾何との縮退で動きうる．
• 失敗・予想外の記録は学びの宝庫．方向性ドリフトを防ぐ核は「失敗を消さずに残す」こと．

輝度マップ形状の追跡 (→ TEST_03)

数値指標と独立に 輝度マップの「形」 を実機に近づける観点は TEST_03_輝度マップ形状追跡 に独立化した．要点のみ:

• これまで実施した 7 つの改善ステップ (8-1〜8-7) は すべて「形を変えない変更」 だった（線形ゲイン・単調変換・局所幾何依存のいずれか）．シミュは初期から Y 軸単調勾配のままで，実機の 中央付近ピークには近づいていない．
• 実機の形 = シミュの Y 軸勾配 + カメラ系の動径補正．LSC モデル化（Step 8-N 候補）は数値残差縮小だけでなく形の構造的改善を担う．
• 以後の改善判断は 「数値 + 形」の 2 軸 で行う．

比較パネル・観察事実・物理的解釈の詳細は TEST_03 参照．

参照 (References)

• SPEC_03_基準設計の物理構成
• SPEC_04_評価仕様（評価パイプライン・ROI・OETF・メトリクス・可視化の方法論）
• SPEC_02_シーン定義仕様
• PLAN_02_開発ステップ
• TEST_02_シミュレーション実行記録（各 Step に対応する output/ ディレクトリの索引）
• TEST_03_輝度マップ形状追跡（数値と独立に「形」を実機に近づける観点）
• 実装エントリ:
  • src/sm_tias_lightsim/evaluation/oetf.py（Step 8-3）
  • src/sm_tias_lightsim/visualize/baker.py（Step 8-5）
  • src/sm_tias_lightsim/visualize/viewer.py（Step 8-5）
• 検証アーティファクト:
  • configs/scene_baseline_emitter_real.yaml（Step 8-7）
  • configs/eval_baseline_linear.yaml（Step 8-7）
  • output/emitter_real/（Step 8-7 検証レンダ）
  • output/baseline_linear_npy/（Step 8-7 比較基準）
• 輝度マップ形状の追跡関連は TEST_03_輝度マップ形状追跡 に集約
• 関連コミット: 26904da（OETF 正規実装），7181efa / c32ccd6 / a0fe07d（3D ビュー改善），f5048a4（LED 物性反映）