# Step 8-13 以降の形状指標評価用設定．
# eval_baseline_dng_target.yaml をベースに metrics.shape_metrics: true を追加した版．
#
# 目的:
#   現状 4 指標（CoV / 勾配 / C/P / 動径 min/max）は不均一性の絶対量しか測れず，
#   Y 軸単調勾配と中央ピーク楕円が「形として構造的に異なる」ことを区別できない．
#   本設定では「形」を直接評価する 5 指標を追加する:
#   - 輝度重心 (intensity_centroid_x/y_norm, centroid_offset_norm)
#   - 角度-放射分解 (angular_ratio: 0=同心円, 1=方向依存)
#   - PCA 主軸 (pca_primary_axis_angle_deg, pca_eccentricity)
#   - SSIM / NCC（shape_reference 指定時のみ）
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# eval_baseline_dng_target.yaml からの差分:
#   - metrics.shape_metrics: true を追加
#   - metrics.shape_reference: null（実機 DNG 由来参照画像は別途用意後に指定）
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# SSIM / NCC を有効化するには shape_reference に参照画像パスを指定すること:
#   例: shape_reference: reference_measurement/quantitative/expected_results/MiniTIAS_QM_20260601_124500_luminance_map.npy
#   参照画像は ROI 抽出後の輝度 npy（同じ ROI サイズであること）を期待する．
#   形状 (H, W) が ROI と異なる場合は SSIM/NCC を自動スキップして NaN を格納する．
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# 詳細: docs/05_TECH/TECH_11_形状指標の見直しと新指標導入.md
roi:
  type: image_pixel
  x: 24
  y: 37
  width: 464
  height: 450
zones:
  enabled: true
  boundaries:
  - 0.33
  - 0.66
metrics:
  cov: true
  std: true
  max_min: true
  radial_profile: true
  radial_min_max: true
  shape_metrics: true
  shape_reference: null   # 実機 DNG 由来の参照輝度マップを指定すると SSIM/NCC が有効化される
normalization:
  enabled: true
  type: mean_anchor
  target_mean: 207.82    # 実機 DNG+LSC の白板 ROI mean