画像データの集計

　画素データの集計

　（画素データ）
　人は目前の視野範囲を、百万画素 (1000Ｘ1000ｺ）程度に分割して、物の形や色を見ているようです　←（目の分解能や錐体センサーの数から）。
　網膜のセンサーの分布密度が (上の図中ほど） に示されています。　Ｌ（赤）センサーが、Ｍ（緑）センサーより多く分布し、Ｓ（青）センサーはごく僅かです。　棹体センサーが遥かに多く分布とのことですが、（透明明構造？なのか）この写真では見えません。
　なお画素は、データの管理単位(神経の系統）であって。具体的な視野範囲の（境界線や仕切り）ではないようです。
　(画像データの集め方）
　まず目前の視野範囲を、適当な大きさ（画素単位）に分割します。　だから（画素は一定の範囲）のことで、その範囲内には、棹体センサーの明暗信号や錐体センサーからの（信号データ）が居ます。
　これらは、別々(L・M・S・棹）に集計され、「画面全体の平均値」と「個々の偏差データ」にされます、
　←　実際には、個々のデータ入力の都度、移動平均と言う手段で、いきなり（偏差値と平均値を）出します　←(この方が手順が単純です）。
　後ほど、色として使うときは、偏差値データから色を再現し、明度基準は、棹体センサーからのデータを利用します。
＊　画面データは、画面位置を指定して順次集めれば、再生時には、順序に従って再生すると正しく復元できます。１画面の全データを集めることを「掃引」と呼びます。（具体的なデータ収集法等については、2011.2月頃の本講を参照して下さい）
（棹体センサー）
　棹体センサーは 、明暗（白黒）のみのようですが、総数（１億２線万コ）なので、１画素に１００コ程度分布することになります。　このままでは莫大なデータ量になるので、画素範囲の白黒データを集計して（数値データ）として扱う・・　と思われます。
　個々のセンサー感度は非常に高く（感光した光粒が数えられる）ようです。　感光したセンサーは一定時間データを保持しているので、弱い光（夜の星など）でも同じ位置なら、蓄積されて見えるようになります
（錐体センサー）
　３種の錐体センサーは「色センサー」とされていますが・・　、、電磁波の波長分布を調べていて、「直接色データ」 の出力はしないようです。 →　具体的には、（Ｌ-Ｍ’）（Ｓ-Ｍ’）（Ｍ→Ｍ’）の形で、Ｍ’は空気や光源の色・・で演算して、感度出力を出すようです。
　色データは明るい時で強力なので、一画面の掃引ごとに集計とクリアを繰り返し行います。
　→　（Ｓセンサーは数が少なく（地上と空を）見分けるためのようで、詳かい物の形ではナイようす）