Симуляция системы формирования изображения

Математическая модель полного пайплайна камеры: от источника света до итогового RGB-кадра.

Пайплайн

1. Сцена

Точечный источник света с заданной мощностью (Вт) и спектром излучения (Вт/м²/нм) освещает плоский объект. Облучённость каждой точки объекта вычисляется по закону обратных квадратов с учётом угла падения:

E = P · cos(θ) / r² · spectrum · reflectance

Объект задаётся коэффициентами спектрального отражения (reflectance) по длинам волн 380–730 нм.

2. Камера-обскура

Геометрическая проекция сцены через точечную диафрагму на плоскость изображения. Учитывается виньетирование по радиометрической формуле (закон cos⁴):

E_image = L · (π/4) · (D/v)² · cos⁴(α)

где D — диаметр диафрагмы, v — расстояние диафрагма → изображение, α — угол между лучом и оптической осью.

3. Спектральный куб

Результат проекции — трёхмерный массив H × W × bands, где каждый пиксель содержит спектральное распределение облучённости.

4. Сенсор + мозаика Байера

Спектральный куб свёртывается с кривыми чувствительности RGB-каналов (гауссовы пики: B≈460 нм, G≈540 нм, R≈600 нм). Результат накладывается на мозаику Байера, после чего вычисляется накопленный заряд:

charge = irradiance · gain + dark_offset + FPN

5. АЦП

Аналоговый сигнал квантуется в цифровой код:

code = clamp(charge / full_scale) · (2ⁿ − 1)

где n — разрядность АЦП (8–16 бит).

6. Демозаика

RAW-мозаика восстанавливается в полноцветный RGB-кадр методом ближайшего соседа.

7. Выход

Итоговый RGB-кадр с возможностью автонормализации (min-max stretch) или отображения физических значений АЦП.

---

Стек технологий

Слой	Инструмент
Симуляция	NumPy, Python
Графики	Matplotlib, Plotly
GUI + визуализация	Streamlit
Данные	Pandas

Архитектура

Python Backend (workspace/) ←→ Streamlit (streamlit_app/app.py)

Запуск

source .venv/bin/activate
streamlit run streamlit_app/app.py