色データの組立て

　　色データの組立て

　(画素データの掃引）
　視野全体の景色が網膜に映り、各センサーは光の状況をキャッチして、自分のデータとして持っています。
　これをアドレス順序に従ってＭｍ行ｎ列のデータ（第0行、０-１-２-３-・・・ｎ、第１行、０-１-２-３-・・・ｎ、第ｍ行0〜ｎ）・・と各画素を順順序に従ってデータ集めをします。
　錐体の、データ集計は、掃引サイクルに合わせて行われます。　データを渡した時点で、ご破算にし、次回の掃引まで、データの蓄積をします。

　(棹体の階調データ）
　棹体の場合は、１画素当たり１００個もセンサーあるので、全データを読み切るには（100回の掃引）を要します(速い明順応が３秒程度）。　←だから棹体センサーは、感光しても３秒程度は、データを保持しているようです。
　棹体データ(明暗）では、一つの画素を、さらに細分した (家番地に対する室番号） を持ち、予め号室指定をした掃引が（Ａ号室、０ａ、１ａ、２ａ、３ａ、・・　Ｎａ　、１b、２b、３b，・・）のように、ａ号室のみデータ、次いでb号室のみデータ・・、の図面を(100枚）重ねると原図が正しく完成します。

　(移動平均）
　株価や気象のように変動するデータの集計では、小さな変動を無視して大きな変化傾向を掴むために(移動平均）を使います。
　今日の最高気温が（３５°）で、これまでの１ｹ月の平均値が（２５°）だったとします。　今日は期間の（１/３０）だから｛(３５−２５)/３０｝度だけ平均値の値を変化させるハズです。
　このように平均値との差に寄与率を掛けて、順次積算て行くと、１ｹ月遅れの移動平均値が求められます。

　(画像データへの適用）
　画像データの集計にも、このような　(移動平均）の計算法を適用すると　画面全体の平均値と各位置の値が偏差データとして求められます。　（短期間では初期に誤差が出ますが）実際の目の動作は長期連続してます。
　なおこの偏差値と言うのは必然的に（＋〜０〜−）のデータになる、ことを見ておいて下さい）