フラットフィールド補正とは？

この補正は、生画像の各画素に以下の操作を適用することによって完了します。

CorrectedPixel = (RawPixel - Offset) * Gain

これは、 Offset と Gain の両方の係数は各ピクセルに固有の値です。

キャリブレーション手順では、2つの参照画像のピクセルデータを計算することによって、各ピクセルの Offset および Gain FFC係数を評価します： ダークイメージ と フラットイメージ

注記： カメラユニット、照明、光学機器など、システムの一部が変更された場合は、キャリブレーション手順をやり直す必要があります。

PART  counter(part-counter, upper-roman)   画像の取り込み

ダークイメージ（または ダークフレーム）は、暗闇の中で撮影された画像を意味します。 このような画像はセンサの 暗電流 を表しており、通常の状態で画像を取得するときに排除したい固定バイアスと見なされます。 ダークイメージを取得するには：

レンズをキャップで覆います。

複数の画像を取得して、配列の各ピクセルの平均応答を計算します

PART  counter(part-counter, upper-roman)   フラットイメージの取り込み

フラットイメージは、視野全体をカバーする均一なターゲットの画像を意味します。 フラットイメージを取得するには：

視野全体をカバーするのに十分な幅の均一なターゲット（カラーカメラの場合は白）を配置します。

レンズの口径と照度を調整して、可能な限り最も明るい画像を得て、ピクセルが飽和していないことを確認します。

複数の画像を取得して、配列の各ピクセルの平均応答を計算します

PART  counter(part-counter, upper-roman)   FFCオフセット係数計算

各ピクセルについて、 オフセット 係数は実際には ダークイメージのピクセル値です。

●これは dark-frame subtractionとも呼ばれています。

PART  counter(part-counter, upper-roman)   FFCゲイン係数計算

ダークイメージ と フラットイメージ は、FFCの係数 Gain を計算するのに十分なデータを提供します。

このために、我々はフラットイメージに対して CorrectedPixel 正しいと考える画素値として定義する。 この値を、ダークイメージ（average(Flat)）の平均によって補正されたフラットイメージ（average(Flat)）の平均ピクセル値として設定する。 FFCの用語では、これは：

average(Flat) - average(Dark) = (FlatPixel - DarkPixel) * Gain

これは Gain 値につながります

Gain = (average(Flat) - average(Dark)) / (FlatPixel - DarkPixel)

フラットイメージとダークイメージの両方のすべてのピクセルをカバーするために、同じ計算が（width * height）回繰り返されます。 これにより、画像の各ピクセルに対して特定の補正が行われます。

カラーピクセルフォーマットの場合、 average(Flat)の値を計算する方法はいくつかあります。 全ての場合において、計算は全てのピクセル成分をカバーするために Gain (width * height * componentsPerPixel) 回繰り返され、画像の各ピクセル成分に対して特定の補正をします。