mueller_from_intensities — OPTICS polarization op

Datenarten: signalmatrix

Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.mueller_from_intensities(intensities, psg, psa, rank_tol=1e-09) (die Implementierung direkt: import optics; optics.mueller_from_intensities(intensities, psg, psa, rank_tol=1e-09); aus dem Register: opsoptics.get("mueller_from_intensities"))

Verwendung

Gewinnt eine Mueller-Matrix aus Intensitäten zurück, die durch bekannte Generator-/Analysatorzustände gemessen wurden (polarimetrische kleinste Quadrate).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

Model: the detector behind a polarisation-state analyser sees

`I_i = (A_i @ M @ G_i)[0, 0] = a_i^T M g_i where g_i = G_i[:, 0]` is

the Stokes vector the generator emits from unpolarised light and

`a_i = A_i[0, :]` is the analyser's first row. That is **linear in the 16

entries of M**: `I_i = w_i . vec(M) with w_i = outer(a_i, g_i).ravel()`.

Stacking the N measurements gives `W (N x 16)`, solved by least squares.

*intensities* is `(N,) (one detector) or (N, ...)` (an image per

state: the same system solved per pixel, so the result is `(4, 4, ...)`).

*psg* and *psa* are sequences of N Mueller matrices (4x4) — build them with

:func:mueller_element and matrix products.

Fail-closed on an under-determined design: if `W` has rank < 16 the

design cannot see every entry (the classic case — linear polarisers only,

no retarder — leaves the S3 row and column unobservable, rank 9) and the

function raises with the rank instead of returning a pseudo-inverse answer

that would look plausible and be wrong in the unobserved entries.

Ground truth in the tests: a known `M` (retarder then polariser),

36 generator/analyser pairs with quarter-wave plates, intensities computed

by the forward model → `M` recovered to 1e-10; the same with polarisers

only → rank 9, refused.

Raises `ValueError`: shapes disagree, fewer than 16 measurements,

non-finite input, or rank < 16.

Provenance: the observation matrix `outer(a, g)` is the standard

formulation (Chipman, "Polarimetry", *Handbook of Optics* ch. 15); the

`pinv variant is what Polanalyser's calcMueller` does. Re-implemented

with an explicit rank check.

Familienweiter Eingabevertrag (fail-closed)

Jeder optics-Operator prüft seine Eingabe vor der Berechnung (nichts rutscht stillschweigend durch):

Einheiten stecken im Argumentnamen_mm / _um / _deg / _mrad. Eine Verwechslung von mm und µm stürzt nicht ab, sondern liefert eine plausibel aussehende falsche Antwort; der Name verhindert das. Aus der Größenordnung wird nie auf die Einheit geschlossen.

• **Strings lösen ValueError aus** — float('50') gelingt, sodass ein ungeparster Konfigurationswert als Länge durchrutschen würde (gemessen: thin_lens('50', '200') lieferte plausible 66,667 mm). bool wird als implizite Hochstufung True == 1 ebenfalls abgelehnt.

• **complex / Masked Arrays lösen ValueError aus (nur reelle Slots; das stille Verwerfen des Imaginärteils bzw. Abstreifen der Maske wird abgelehnt). NaN/Inf löst bei jeder Eingabe ValueError aus.**

Division durch null und Verwandtes wird namentlich abgelehnt: Brennweite 0, Krümmungsradius 0, Brechzahl <= 0, undurchlässige Blende (alles 0, die Normierung wird 0/0), PSF mit Summe <= 0, Stokes-Vektor mit S0 = 0 und ein Objekt im vorderen Brennpunkt (Bild im Unendlichen).

Nur zwei Operatoren liefern einen nicht-endlichen Wert, und beide halten das vertraglich fest: depth_of_field liefert jenseits der hyperfokalen Distanz far_mm = inf (genau das bedeutet die hyperfokale Distanz), und gaussian_beam liefert an der Taille wavefront_radius_mm = inf (der Krümmungsradius einer ebenen Wellenfront). Beide liefern zusätzlich einen endlichen Partner (far_is_infinite / curvature_per_mm). **Jedes andere stille NaN/Inf wird intern erkannt und löst ValueError aus** — "float64 ist übergelaufen" und "die Antwort ist unendlich" sind verschiedene Aussagen; die erste wird nie im Gewand der zweiten geliefert.

Größenobergrenzen: erzeugte Gitter durch optics.MAX_GRID (4096), übergebene Felder/PSFs/Blenden durch optics.MAX_FIELD_ELEMENTS (2^24), ABCD-Elementketten durch optics.MAX_SYSTEM_ELEMENTS (1024), Zernike durch MAX_ZERNIKE_TERMS (512) / MAX_ZERNIKE_ORDER (40) / MAX_ZERNIKE_BASIS (2^25). Damit werden Pfade fail-closed geschlossen, in denen ein kleines Argument eine riesige interne Allokation auslöst (gemessen: n_max=40 × 4096² braucht 108 GB).

Physikalisch unmögliche Zustände werden ebenfalls abgelehnt: Stokes-Vektor mit Polarisationsgrad > 1, negative Transmission, negative Intensität und ungültige Zernike-Indizes wie ungerades n-|m|.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

Leitfaden zur Familie optics_imaging

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

polarization_camera_pipelinepy -3.11 examples/polarization_camera_pipeline.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen matrix als Eingabe)

abcd_trace · mueller_apply · mueller_checks

Gleiche Kategorie (polarization)

jones_element · jones_apply · stokes_from_jones · mueller_element · mueller_apply · stokes_analyze · polarization_demosaic · polarization_demosaic_color


*Provenance: optics.py — OPTICS Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

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