生物材料からの空間的及び道順変化する光散乱の測定

Summary

私たちは、構造的に複雑な材料からの散乱光の方向に空間的な変化をサンプリングするための非破壊的手法を提案する。同時に高分解能イメージングの微細スケールの方向の貢献を取り込む際に材料をそのまま維持することによって、我々は、総規模散乱挙動を保つ。結果は、生体関連ポジションとスケールでソフトウェアで可視化する。

Abstract

光は空間スケールのさまざまな生物の外皮と対話します。虹色の鳥の例では：ナノスケールの構造色を作り出す;棘とbarbulesのミリスケールの構造は、主に反射光の指向性パターンを決定し、重複、湾曲した羽のマクロスケール空間構造を通じて、これらの方向性の効果が作成視覚的な質感。生物の体に、どのような観点から、どのような照明の下で、虹色が見ている場所ミリスケールとマクロスケールの効果が決定されます。このように、ハチドリの虹色の喉から鮮やかな色の指向性の高いフラッシュが不十分なだけでは、そのナノスケール構造によって説明し、疑問が残っている。羽のミリスケールの要素が強く反映して配向している与えられた観測点から、？いくつかの種は、他よりも虹色を観察するための広範な "窓"を生成するのですか？これらと同様の質問さmAYは、シグナリング、迷彩、またはその他の理由のための特定の表面外観を進化させてきた任意の生物について質問する。

羽からの光散乱の指向性パターンを研究し、鳥のミリスケールの形態との関係にするために、我々は、照明および表示方向を変えて撮影した多くの高解像度写真を用いて生物学的物質からの散乱光を測定するためのプロトコルを開発した。我々は方向の関数として散乱光を測定するので、我々はその特定の羽からの散乱光の指向分布の特徴を観察することができ、そして棘とbarbulesが私たちの画像で解決されているので、我々は明らかに、これらの異なるに指向機能を帰することができますミリスケールの構造。標本をそのまま保つことは自然界で見られる総規模散乱挙動を維持します。ここで説明する方法は、空間的·分析一方向-VAのための一般的なプロトコルを提示複数の構造的なスケールで複雑な生物学的物質からの光散乱を帳簿。

Introduction

生物の外皮の色とパターンは、ほとんどの動物の分類群における生態学的、社会的に重要な機能を果たしている。これらの表現型特性は、 空間的 （外皮の表面を横切っ）と指向方向（の照明および表示の変化に）変化する光の散乱を示すことができる外皮の構造と光の相互作用によって決定される。例えば、羽毛のような複雑な生物学的物質では、光散乱の方向はミリスケールジオメトリを繰り返す配向によって影響される。これらミリスケール構造自体は、しばしばミリスケール姿勢を継承メラニンアレイなどのナノスケール構造を埋め込んでもよい。からマクロスケールナノに、外皮の構造は生物のシグナル伝達能力を高めるために、機能的に進化してきました。全体的な外観により異なるスケールの形態の影響を評価するために、ツールへ生物学的構造の色を測定し、分析することは倍率の様々なスケールでの指向性光散乱を分離するために柔軟性が必要。

私たちは、羽の複雑かつ多様なミリスケールの形態（バーブ枝、遠barbules、および近位barbules）の性能は、ナノスケールの構造だけではから可能な表現の幅を拡大する方法研究する画像ベースの測定ツールを開発しました。カメラによって記録された単一の画像では、光反射率が空間的に変化した、すなわち、光が羽根の表面上の異な​​る位置で反射された異なって観察した。我々は羽に対して光とカメラ方向に移動すると、我々は、反射率は光反射率が^1を指向的に変化し、すなわち、変更された観察した。これらの観察に続いて、私たちは念入りに我々は、suの2次元を捕獲したと球状ガントリ^2,3を使用して、対象の周りに光とカメラを移動するためのプロトコルを設計しデータポートの位置（XとY）、 光方向の2次元（緯度·経度）と、 カメラ方向の2次元（緯度·経度）（ 図2）。ソフトウェアでは、視覚的に位置、照明方向と視線方向の関数として散乱光の6次元を探求。

色彩表現に- 例えば拡散対鏡面または等方性対異方性反射-外皮からの反射率にこれまでの研究では、あまりにも頻繁に方向性の寄与を割り引いています。ほとんどの色測定は、入射光、オブジェクトを固定し、指向性の影響を避けるために、慎重にジオメトリを表示している。例えば、色測定からの鏡面反射を除去するために、表面に垂直な光を置き、法線から45°における反射率を記録することが一般的である。一般的に一方向に変化する反射率へのリンクの形態を行う研究は、ナノスケールに焦点その虹色の影響^4-8。少数の、遠視野光学署名^8-11に、マイクロ、ミリ、およびマクロスケールジオメトリの寄与を考慮してください。このような棘枝、barbules、さらには全体羽^6,8,11-17などの複数のミリおよび/ ​​またはマクロスケールの構成要素を含むことができる単一の関心領域にわたって集計反射率に光検出器を用いることが一般的である。関心領域のいずれかの検出器の解像限界より小さいまたはビューの検出器の視野の形状に適合していないときには、一般的なプロトコルは、特定のミリスケール素子^8,10からの光の散乱を分離するために、試料解剖を指定する^、13,15。

私たちはしばしば、他のより集中研究で無視多くの変数の探査を奨励し、測定データの集録と可視化のための、より包括的なプロトコルを開発しました。私たちは、方向とアクロスの球体上の光散乱を測定光と観察方向の系統的集合から取ら高ダイナミックレンジ、高解像度写真の大規模なセットを使用して空間のSAの領域。我々は、微細なスケールの画素検出器の2Dアレイで高分解能イメージングセンサを採用している。ハードウェアにおける集計は、我々が測定しているミリスケールの要素よりも小さいスケールで、ピクセルレベルで発生します。ユーザとしてソフトウェアで第二段凝集個々の画素は、関心領域の形状およびサイズ​​を選択する。従って、単​​一の測定セットを繰り返し、複数の生体関連位置およびスケールにおける材料と光の相互作用の様々な側面を探求するためにソフトウェアで分析することができる。切開を排除し、全体羽を測定することによって、我々のプロトコルは、天然コンテキストと、構成要素ミリスケール素子間の光の相互作用のある機能を保持する、無傷の羽の羽根の形態を残すという利点を有する。

生物のsからの光散乱体制は、定量化する多次元とは困難です。測定6D光散乱は、まだ特異楽器とのスケールの階層内の特定の形態に起因することはできません。しかし、我々はこの追求の重要なステップを行っている。 、サンプリング率ガントリーを使用してソフトウェアに大量のデータを探索し、グラフィカルにデータサブセットを可視化 - - 私たちは、3つの補完的な方法を包含するツールを開発したダウンに、素材上の任意のポイントで6D光散乱を測定するために我々の能力を拡張するミリスケール。当社のようなプロトコルが採用されているとして、我々は生物学者が開発の複数のスケールでの一方向と空間的に変化する特性と対応する構造的適応の無数を識別する予測。我々のツールを使用して我々はミリスケール構造の方向性と空間表現のシグナル伝達の可能性を特徴づけるに従事し、その適応結果に光を当てることを願っています。から：我々は、次のような質問の範囲に対応yは細かいスケールの要素または羽の総規模な地域を強く反映する観測点を、与えられた？どの細かいスケールの要素の向きが散乱光の方向に影響を与えるのでしょうか？何形態素条件は虹色の飾りのスパンコールの輝き対繻子光沢を作り出す？いくつかの種は、他よりも虹色を観察するための広範な "窓"を生成するのですか？これらの質問は、鳥やそれらの羽毛についてだけでなく、シグナリング、迷彩、またはその他の理由のための特定の表面外観を進化させてきた他の生物について求められることがあります。

Protocol

サンプルを測定するために我々の方法を使用する場合は、実験者はカメラとライト方向のセットを決定する必要があり、カメラと光の方向の組み合わせごとに、カメラが別のシャッタースピードで複数のエクスポージャーを作る。カメラを移動すると、画像に見られるような、それはサンプルのビューを変更するため、追加の処理が必要なので、我々は通常、カメラの方向と光源方向の多数の小さな番号を使用します。

以下に詳細なプロトコルでは、まず、多くの光源方向と単一のカメラ方向に測定する方法と、その結果のデータ（プロトコル1）を処理し、可視化することを実行する方法について説明します。単一のビューが検討されて現象を観察するのに十分であるときに、それ自体で使用できる主要なプロトコルでは、我々は常に（ 図1のプライマリルーチン）サンプルにカメラビューに垂直を保つ。複数のカメラ案内が必要な場合、サンプルの斜めの景色を眺めることが結果として、カメラを動かすことの効果を元に戻すことにより、正確に正規の垂直ビューで画像を配置するゆがんだことができます。これらの縦糸を計算するために、我々は正確にサンプルに対するカメラの動きを決定するために、サンプルの周りに配置されたターゲットの観測を使用する追加の校正手順を実行します。議定書は2詳細この校正手 ​​順と複数のビュー（ 図1のセカンダリルーチン）からデータを収集するためのパラメータを選択し、プロトコル1を複数回実行する方法について説明します。最後に、プロトコル3詳細データ処理中に斜めの見解を是正するプロトコル1に挿入する必要があり、追加の手順。

1。インシデントルートのスフィア（図1のプライマリルーチン）上の法線の方向に散乱光を測定します

1. 測定対象物を準備し、マウント
   1. 薄い非鉄金属取付板を準備ターゲットのリング（ 図2に示すように）で囲まれた半インチの開口部を有する。
   2. 測定すべき材料を準備します。羽を測定する場合は、大羽の羽根の任意の解凍またはずれセクションを修正するために棘をグルーミング。
   3. プレートの裏面に対する物体の表面（羽の表面の顔を（）ターゲットリングの反対側）に置きます。
   4. センタープレートの½インチ口径以上の関心領域。
   5. それによってプレートに対して平らオブジェクトを押すと、オブジェクト（羽の裏面）の裏側に対して5/8-inchアパーチャと磁性膜のシートを置きます。
   6. 表面をせん断することなく、プレートの開口部に、フィルムの開口部の位置を合わせます。円形開口の周囲に固定された平坦面は、プレートの表面と平面マクロ表面ほぼ一致が得られます。
2. ガントリーを設定
   1. 検索するガントリ座標系の原点に円形の開口の中心。
   2. ガントリアウター腕に光源を配置します。目指して狭く絞りが均一にすべての光源の角度のため点灯していることを確実に、物体に光を当てる。
   3. ガントリ内側アームにカメラを置きます。カメラ距離とターゲットのリングはセンサーの幅をいっぱいになるまでマクロレンズの焦点距離を調整します。
   4. カメラとランプアームの回転運動を（θ、φ）を校正します。カメラとランプが正常な表面ときθ= 0と整列するように、通常のオブジェクトの表面に対して傾き（θ）を校正します。ランプの方位にカメラの方位角（φ）を校正します。絶対方位角配向は、撮像画像の保存プロトコルで回転させることができるので、重要ではない。
3. カメラピントと露出を設定
   1. ロタ島TEオブジェクトまでカメラは放牧の角度で見られる。フィールド（DOF）の深さを最小限にするためにF値を下げ、その後開口の中心に焦点面を設定します。開口部の周囲のターゲットリングが焦点になるまで自由度を高めるためにF値を増やします。回折とDOF誘発性ブラーの間で妥協が必要になることがあります。
   2. 取付板に対して平ら色規格をクリップ。 RGB画像ではマクベスカラーチェッカーを使用しています。紫外可視近赤外測定用スペクトラを使用しています。
   3. RAW形式の色規格を撮影しています。ホワイトバランス、画像にカラーチャンネル乗数を計算します。
   4. 最も極端な表示と照明方向下シーンのダイナミックレンジにまたがる露出ブラケットを見つける。
   5. ブラケット内の各露光時間、オンレンズキャップセンサーを露光することによりダークノイズ画像を取得する。
4. インシデントルートのまばらサンプリングスフィアからの測定値を取得する
   1. 表面平面{θ、φ} = {0,0}への通常のカメラ軸を置きます。
   2. 粗いサンプリング（ 例えば未満500ポイント）を使用し、球面上に均一に分布して位置の一連のを介して光をステップ。
   3. サンプリングの各入射光の方向の場合：
   4. 露出ブラケットの各露光時間の生のイメージをキャプチャします。
   5. カメラによって照明単一の画像をキャプチャするフラッシュガントリランプ点灯を抑制するために比較的短い露光時間に同期取り付けられている。
   6. 次の入射光の方向と繰り返しに進む。
5. まばらサンプリングスフィアからプロセス測定
   1. RAW形式からグレースケール、16ビット、リニア、PGM形式に変換し、そのデモザイク機能を無効にするデバッグ（文書）のdcrawのモードを使用する：
      1. 各ダーク騒音暴露。
      2. 各入射光の方向でオブジェクトの各露出。
      </ OL>
      3. すべての低ダイナミックレンジ（LDR）は、単一のハイダイナミックレンジ（HDR）各入射光方向のカラー画像にガントリ灯照明下でグレースケールエクスポージャー統合。
         1. 各LDR露出から対応するダークノイズ画像を減算。
         2. デモザイク各LDR四分の一スケール画像を生成するために露出。
         3. ホワイトバランスの各LDRステップ1.C.3で計算カラーチャンネル乗数を用いた露光。
         4. 各画素位置ですべての値を合計し、露出時間の合計で割る、両方の合計から、露出オーバーのピクセルを省略することによって、LDRエクスポージャーシングルHDRイメージにダークノイズ減算マージ。
         5. ハーフフロート精度とロスレスウェーブレット（PIZ）圧縮でエンコードされたEXR形式でストアHDR画像。
      4. カメラの向きはカノニカルの方向ではないか、測定の実行は、 図1の複数のカメラ方向セット（セカンダリルーチンの一部である場合NDプロトコル2）：
         1. モザイク解除、四分の一スケールにそれぞれ入射光の方向のためのフラッシュ照射追跡ターゲットの単一のLDRグレースケール露出、EXR形式でLDRカラー画像に変換します。
         2. カノニカルビューに各HDRランプ照射型画像を射影を変換するためにフラッシュ照射イメージを使用するプロトコル3に従ってください。
      5. 我々の場合には例えば 90°回転向き穂軸、垂直方向と羽根先端まで-所望の向きにHDR画像を回転させます。
      6. 円形開口の周りにしっかりHDR画像をトリミング。アパーチャ外目標と金属板をマスキングする25％までで、ファイルサイズが小さくなります。
      7. 画素別に編成すべての方向の反射率の値を含むファイル、画像内の複数のブロックのそれぞれに1つのセットを作成するHDR画像のセット全体のデータを順序を変え。これらの方向性反射率のキャッシュファイルはへの迅速なアクセスを可能にするために編成されています3次元物体の2次元投影の単一のピクセル位置における方向の色測定のll。
   2. スケールの階層全体の空間的に変化する光散乱を視覚化
      1. 測定値を参照するには、ステップ1.e.節で処理されたデータを解釈するために、カスタムSimpleBrowserアプリケーションを使用SimpleBrowser最初入射照明方向に照らさ羽の画像を含むウィンドウが開きます。
      2. 羽の羽根の画像上に、個々の画素又は線状又は矩形状の配置の画素グループ（ 図3）を選択することができる。分析のための羽の羽根の矩形領域を選択することによって進みます。そして、選択された地域からの平均の方向性光散乱をプロットします。方向余弦の関数としての反射率を示すプロットウィンドウは画像ウィンドウ（ 図4のR1）に隣接してオープンします。
      3. TYでのデフォルトでは、最大輝度の方向（透過方向ピカル羽測定）1の露出を割り当てられています。減少または半分の停留所（√2×）刻み反射カラーマップの露出を調整することで露出を増やす。
      4. サイクル輝度、RGB、及び色度との間の反射率のカラーマップ（ 図4中、R1、R2、及びR3を参照）。次の手順についてはRGBを使用しています。
      5. 球を回転させるには、トラックボールインターフェイスを有効にするためにそれをクリックします。回転させるためのインタフェースをドラッグします。反射率の半球を表示するには、（ 図4のR2を参照）、デフォルトの位置に球を返す。 （ 図4のT2を参照してください）透過半球を表示するには、デフォルトの位置から球を180°回転させます。
      6. データの別の図は、それぞれの輝度値によって単位球面上の各方向の半径をスケールする極座標モードを選択します。 RGBから色度（P3参照、F3、S3、 図4のA3に輝度スケール球のカラーマップを変更する
      7. 表示された画像の照明方向は指向性散乱プロット（ 図4）に赤で囲まれています。その方向から照明羽の画像を表示する他の任意の入射照明方向をクリックします。
      8. 上明らかにし、露出不足地域への画像の露出を減らすか増やす。
      9. スケールの階層全体の反射率を調査するために、単位球面とRGBにカラーマップにプロットモードを復元します。レビューでは、このプロットは、画像上の選択された矩形領域の平均方向反射率を表示します。
      10. 長方形から線形（ 図3）に選択タイプを変更します。これは、矩形領域内の個々の細かいスケール構造から方向反射率の研究が可能になります。
      11. 参考のために長方形の平均を維持しながら、新しいウィンドウで線形平均の反射率をプロットします。露出を調整して、RGBにカラーマップを設定します。
      図8）で光を反射するように見られている。左の画像に反射率の高い遠barbulesを表示するために線形プロットにおける照明方向のいずれかを選択します。
      12. それは隣接した枝から近barbules支店羽の領域に到達するまで、羽の先端に向かってラインステップ。線形平均プロット近位barbulesは、上下方向（ 図8）における光を反射するように見られる。左の画像で高反射近barbulesを表示するには、方向のいずれかを選択します。
      13. 線形プロットでは、矩形状のプロットに見られるように、ファーフィールド信号を生成するように結合し、水平及び垂直方向に光を反射する微細なスケール構造を観察する。

   2。複数のカメラの方向に散乱された光を測定します（セカンダリルーチン図1秒）

   複数のカメラビューと不均一な指向性のサンプリングは、私たちは方向性反射率の特定の機能を勉強することができます。キャリブレーション手順2.Aと2.Bの追加により、プロトコル1は、複数のカメラビューを処理するために拡張されました。グラフでは、図1にセカンダリルーチンII.AとII.Bとして図示二つ具体例をステップ2.C、以下2.D前方に設定されています。このような場合には、カメラ方向は、オブジェクトがその表面法線から傾いた方向から撮影されることを意味する正規の方向（面に垂直）から変更される。画像は、同じ座標系にマッピングされなければならないので、サンプル（ 図9）を囲むフラッシュ撮影対象を参照することにより、正規の向きと一致するように各写真を修正してワープ。

   1. ：カメラプロジェクションと位置のキャリブレーション
      これらの手順の目的は、カメラPROJを計算するためにあるECTIONと画像変換に用いられる位置。
      1. 取付板に対して平らチェッカー柄のキャリブレーションターゲットをクリップ。
      2. 標準的なカメラビュー（ すなわち{θ、φ} = {0,0}）とカノニカルビューを中心に120°の円錐に広がる様々な他のカメラビューに複数の画像で1枚の画像をキャプチャします。
      3. Bouguetツールボックス^B、MATLABのカメラキャリブレーションツールキットに画像をロードします。カメラ行列を再構成する画像の各々のグリッド角を抽出する。本質的なカメラ射影行列（P）および外因性カメラ位置マトリックス（M）をエクスポートします。カメラの内部突起は、焦点距離と主点から構成される。外因性のカメラ位置は主に翻訳から構成され、それは、カメラの位置に世界の起源を変換します。
      4. ガントリーターンテーブル座標（X）、 すなわち Bougueにキャリブレーションターゲットの座標を変換する行列を解くガントリ空間へTスペース。
      5. を外します金属板からチェッカーパターン。
   2. 目標位置と投影オフセットのキャリブレーション：
      これらのステップの目的は、校正面、ターゲット面と試料との間のオフセットを計算し、目標位置を見つけることである。
      1. ガントリ内のカメラが光軸が表面平面に垂直になるように回転する座標を、標準的なフレーム、即ち 。
      2. フラッシュ照明と絞り値を周囲のターゲットのリングのイメージをキャプチャします。これは、画像の位置合わせのための標準的なイメージです。
      3. 生のカメラ出力する（ステップ1.E.3.a.と1.E.4で概説書。）を処理する。
      4. ターゲット認識を混乱させる可能性があり浮遊スペキュラハイライトを排除し、リングターゲットゾーンの内側と外側の領域をマスクし、画像内のターゲットを見つける。
      5. 放牧角度にカメラを回転させ、画像をキャプチャします。
      6. 標準的なCを計算アメーラはポーズ（MC = M * RC）とグレージング角カメラは、ステップ2.A.3における外因カメラ行列Mに基づいてマグネシウム（Mg = M * RG）ポーズ。どのBouguetチェッカーパターンの位置に基づいて翻訳が含まれています。
      7. 紙のターゲットリングの厚さによってその翻訳を相殺することによってMを再定義します。 Bouguetのチェッカーボードの平面や紙ターゲットリングの目標、 すなわち厚さの環の面の間にガントリ空間にオフセットされるまで試行錯誤（校正面のオフセットを使用して別の男を再計算する）で反復解決しました。正規の画像の対象にグレージング角画像で目標を再投影することにより、各繰り返しでオフセットを確認します。
      8. ターゲットの環の面と面の間のOガントリ空間でオフセットまで試行錯誤によってカノニカル画像であきオブジェクトへグレージング角画像であきオブジェクト再投影する前のステップの手順に従ってMを再定義開口部を備えたウェブオブジェクト、金属板の厚さは、 すなわち 、解決されている。
   3. 七つの非一様サンプリング反射率半球（ 図1のセカンダリルーチンII.A）を測定
      1. プロトコル1で説明したように、すなわち{θ、φ} = {0,0}、表面に垂直なカメラビューから測定した反射光の方向の分布を調べます。より密にカメラよりまばらに非鏡面方向から輝きと鏡面方向を記録するために反射半球をリサンプリング。
      2. 均一半分半球上に分散6追加のカメラ方向に反射をサンプリングする同じ基準を適用する、 すなわち{θ、φ} = {30.0}、{30,90}、{60.0}、{60,45} 、{60,90}、{60135}。最初の実行の反射角と相まって、各の視線方向からさらに6失点の鏡面領域を予測する。
      3. 7不均一のそれぞれについてLYサンプリング半球、1.D.手順の指示に従って、測定値を取得し、処理すると1.e.節上記。
      4. 視覚的にステップ1.F.の指示に従って、7不均一にサンプリングされた半球のそれぞれで羽の同じ領域から方向反射率をブラウズ上記。各プロットの配置は、そのカメラの方向（;また図5図1のルーチンII.Aの視覚的な結果を参照）に基づいて極座標系、上の7のカメラ方向のそれぞれの方向の反射率プロットを手配。
   4. 角度（ 図1のセカンダリルーチンII.B）で色の変化に関する詳細な情報を取得するために細かくサンプリング半円パスを測定
      1. SimpleBrowserアプリケーションと入力のステップ2.C.1に記載されているように不均一にカメラの向き{θ、φ} = {0,0}で反射半球にサンプリングの加工測定を起動します。で選択画像内の電子のピクセルは、次に選択された画素位置での半球反射率の輝度の90パーセンタイルに飛行機にフィット。
      2. 細かくサンプル鏡面平面における鏡面反射1D買収の実行を構築します。前のステップで定義された平面内½°半角単位でガントリアーム角を生成します。半角に等しい0°から始めて、90°までの半角を大きく。取得実行の測定毎に、各カメラ方向を正反射方向に配置されるように、ハーフベクトル定数と表面法線に等しく保つ。
      3. 1.D.手順の指示に従って、測定値を取得し、処理すると1.e.節上記。
      4. ステップ2.D.1で鏡面平面にフィットするように使用したのと同じピクセルを中心とした非常に小さな領域（ 例えば 3×3ピクセル）をサンプリングしながら視覚的に、ステップ1.F.の指示に従って、1次元方向の反射率を参照します。 すなわち 、ピーク反射率の方向を見つける通常のシェーディング。 。ステップ2.D.2と同様に実行されますが、通常の通常のシェーディングではなく、表面にハーフベクトルを設定する3つの追加取得を構築。 3追加の実行については、ステップ2.D.1で定義された鏡面反射面に対して、通常のシェーディングを含む平面で嘘が、45°回転させ、90°、135°のガントリアーム角を生成します。
      5. 1.D.手順の指示に従って、測定値を取得し、処理すると1.e.節上記。
      6. ステップ2.D.1で鏡面平面にフィットするように使用されるピクセルを中心とした非常に小さな領域（ 例えば 3×3ピクセル）をサンプリングしながら視覚的に、ステップ1.F.の指示に従って、1次元方向の反射率を参照します。 SimpleBrowserからの輸出は、平均的には、この非常に小さな領域の輝きを反映していた。
      7. MATLABでは、色度図（ 図6）上のハーフ角度の関数としての色度をプロットする。半角（<の関数として、その色相、彩度、輝度をプロットstrong>の図7）。
      8. 上記と同じ4つのプレーンで実行されますが、今回は鏡面反射の幅と減衰を測定するための光とカメラの方向を設定し、さらに4つの1D買収を構築。定数10°に光とカメラの間に半角を設定します。平面に直交する軸の周りに1°半ベクトル単位でガントリアーム角を生成します。 -80°に等​​しい半ベクターでスタートし、0°は、シェーディングが通常等しい+80°にハーフベクトルを増やす。すべてではないカメラの方向が正反射方向に配置されていることに注意してください。
      9. 1.D.ステップの手順に従って取得し、プロセスおよびエクスポート測定と1.e.節、および2.D.6。それぞれ。
      10. MATLABでは、ハーフベクトル、およびシェーディング法線間の角度の関数として色度図上にその色度をプロットする。その色相、彩度、およびハーフベクトルと通常のシェーディングの間の角度の関数として輝度をプロットします。

      3。射影変換

      射影カノニカルビューまたは表面平面に直交ビュー方向にそれぞれのHDR画像を変換します。測定の実行は、このようなプロトコル2で概説し、グラフィカルに、図1のセカンダリルーチンとして図示例として、複数のカメラの方向セットの一部である場合、このプロトコルはステップ1.E.3.bによってアクセスされます。

      1. 非鏡面方向から照明カノニカル画像を読み取る。 （放牧鏡面方向で紙と黒インクの白の表面との間に減少しコントラストが検出障害をターゲットにつながることができます。 図9のAとBの画像の鮮明さを比較してください。）
      2. カノニカル画像内の各ターゲットの中心の座標を見つけます。
      3. 与えられたランプカメラ方向のペア（ 図9のB）のためのカメラマウントフラッシュに照らさターゲット·イメージをロードします。
      4. 大体TRAステップ2.B.7でガントリカメラ行列Mを使用して計算された標準的なカメラフレームに目標画像をnsform。
      5. 変換対象の画像（ 図9のC）内の各ターゲットの中心の座標を見つけます。
      6. 画像と参照ターゲット間の最小距離を見つけることによって、標準的な画像で、その参照先に変換対象画像の各目標と一致しています。
      7. 放牧の角度（ 図9のD）での自由度に起因するいかなるぼやけ目標を捨てる。
      8. 同じフレームでカノニカル像ターゲットに正規枠の地図画像目標その2D射影変換を解決する。
      9. 背面開口部を備えたオブジェクト（ステップ2.B.8でM。）ではなくターゲット（ステップ2のM面の平面を介して元画像フレームにカノニカル画像フレームから反りツーフィット目標をUntransform。 B.7。）。
      10. 孔あきOBに対象画像に開口部を備えたオブジェクトをマッピング目標座標対オフカノニカルターゲット画像でJECT。
      11. ランプ（ 図9）で照らさHDR画像をロードします。
      12. 保存されたターゲットから空間射影変換を推論する正規のフレーム（ 図9のE）にHDR画像を変換するためにペアを調整する。
      13. メインプロトコルに戻ります。

      のdcrawはデビッド棺によって開発されたオープンソースのコンピュータプログラムである。これは、標準的な画像形式にカメラ独自のRAW形式の画像を（ つまり、未処理のCCDデータ）に変換します。参照http://www.cybercom.net/〜dcoffin / dcrawパッケージ/を 。

      ^B Bouguet Toolboxは、ジャン=イヴ·Bouguetによって開発されたMATLABのためのカメラキャリブレーションツールボックスです。参照http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_docを 。

Representative Results

我々のプロトコル（ 図1のルーチンI）の主な測定は、表面に垂直カメラの向きを固定し、光だけを動かした。互恵の原則に光散乱付着しているので、結果は半球、またはその逆の上に光を移動させながら、我々はカメラを一定に保持するかどうかと同じです。我々は、カメラやライトのどちらかを修正する場合は、完全な4次元方向セットがアンダーサンプリングされています。主要な測定とは異なり、光とカ​​メラの両方が正常な方向に多数の内表面から離れて移動すると、散乱挙動の全体像が観察される。理想的には、対称的なデータセットを得るためにも、入射光方向の数だけ、多くのカメラの方向からの光散乱を測定することができる。実際には、これはあまりにも多くのエクスポージャーを必要とするであろう。我々の経験では、カメラ数回assuを移動させることによって、異なる観察位置に関する十分な情報を得ることができる明180表面正常°程度回転対称。二次測定フェーズの間に、我々は半球の上と天頂^18,19（ 図1のルーチンII.A）の60°内で配布さ7観察方向からの測定値を取得しました。

この論文の図では、我々はLamprotornis purpureus（パープル光沢ムクドリ）、虹色の光沢のある、かつ異方性となっている反射率（ 図5）の羽から測定代表的なデータを示しています。 7視方向のそれぞれにおいて、反射光は半球上に入射する照明方向、数百から収集される。方向は、羽の中心軸（ 図4の羽の画像を参照）に直交する向きの狭いバンドを結成。虹色のカラーシフトは微妙です（垂直入射で青緑色と斜入射で緑がかった青）{0°、0＆ドに見られるような羽は、その表面に通常の見たときG; 図5の} RGBプロット。視野角のアプローチの放牧として、視線方向と放牧入射方向間の角度が見られるように、より印象的なカラーシフト（入射と観察方向の間で240°0°とマゼンタで青緑色）につながる、最大化され{60°、0°} 図5のRGBプロット。

我々は1次元に動きを制限するときに我々ははるかに細かい角度分解能で光とカメラのステップに余裕ができます。 図6は L.の反射率の色度を示しています入射視方向は、遠位小羽枝の長手軸に垂直な鏡面バンドを含む平面内に入射し、視野方向の間の角度の関数としてpurpureus羽 。色空間を経由して虹色アークとして、色相は青緑から紫にシフト。

空間変数ここで、別の方向の反射率のATIONが表示されている（X、Y）が異なるミリスケールの構造に対応する外皮の座標。 L.の場合purpureus唯一つの構造-遠小羽枝は-地域の中で最も上に表示されます。対照的に、Cのcupreusは 、3ミリスケールの構造が-枝、遠barbules、および近位barbules -はっきりデータで区別され、我々は羽からその反射率を観察することができます（ 図8）の各構造の縦軸に対して配向されている。

図1。この概略図には、2つの取り付け方法、球状ガントリ座標系、買収サンプリングの種類と、それぞれの結果を示す。 / ftp_upload/50254/50254fig1large.jpg "ターゲット=" _blank ">より大きい数字を表示するには、ここをクリックしてください。

図2。平坦羽、ターゲットの輪に囲まれた金属板の開口部を通して見える。球状ガントリーが複数の入射照明や ​​観察方向に羽からの光散乱を測定するために提起することができます。 L =ライトアーム（緯度）。 C =カメラアーム（緯度）。 B =カメラベース（経度）。 T =ターンテーブル（経度）。 F =フェザー。

図3。平均指向性散乱は、点、線又は羽毛羽根の矩形領域から計算することができる。

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図4。プロット関数指向性散乱の例（R * =反射率、T * =透過率、P * =トップ、F * =フロント、S * =サイド、* =任意）とカラースキーム（* 1 =輝度、* 2 = RGB 、* 3 =色度） より大きい数字を表示するには、ここをクリックしてください 。

図5。輝度（上）と（仰角、方位角）座標対から見た方向余弦空間での半球反射率のRGBカラー（下）：{0°、0°}、{30°、0°}、{ 30°、90°}、{60°、0°}、{60°、45°}、{60°、90°}、と{60°、135°}。反射率があるターシャL.の横方向の羽根の25×25画素の矩形領域から平均化purpureus（パープル光沢ムクドリ）羽。赤い矢印は、カメラの方向を表しています。 より大きい数字を表示するには、ここをクリックしてください 。

図6。入射照明や ​​観察方向の中間角度の関数としての反射率の色度：CIE 1976制服色度スケール（USC）拡大された領域には、 より大きい数字を表示するには、ここをクリックしてください 。

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図7。入射照明と観察方向の間の角度の関数としての反射率が、遠位小羽枝の長手方向軸（斜線）へと、面内（赤）と直交する：（A）ドミナント波長、（B）パーセント彩度、（C ）パーセント輝度。色むらプロットにおける反射のRGBカラーです。負の波長の値は、非スペクトル紫の三角形内の色を表しています。 より大きい数字を表示するには、ここをクリックしてください 。

図8。 C.隣接する2つの枝の間に遠barbulesと近barbulesの平均方向反射率cupreus（AFコスタリカエメラルドカッコウ）。

図9。ガントリーランプに照らさ（A）非整流画像は、カメラのフラッシュに照らさ（B）非整流画像、（C）アフィン変換、フラッシュ照射画像の奥行き内（D）許容鋭い目標で濾過対象候補フィールド、（E）整流ランプ照射画像、（F）回転羽がトリミングされ、マスクされ、アップするヒント。 より大きい数字を表示するには、ここをクリックしてください 。

Discussion

多くの色素と構造着色の性能と機能を十分に認識されているものの、多くの外皮の形態は、その構造の詳細や機能が不十分な^20を理解^していることを非常に複雑である。外皮は、差動ビューアーに向けて一方向に光を反射するように、生物の表面上に空間的に変化する特殊化を開発しました。方向性が原因で事件と視野角の変化にそのカラーシフト主に虹色の研究に注目を集めており、生物学的な外皮の虹色の研究では^、8,12,17主として1Dおよび2Dの一部の測定値を獲得している。しかし、一般的な6D測定は、他の方法で虹色又は外皮^21-23の研究では日常的ではなかった、と生物のカラー表現型に関する文献は、本手法が提供するタイプの指向カラーデータの不足によって制限されます。

羽は特にrと枝、遠barbules、および近位barbules：バーブのミリスケール構造の配列を含んでなるICH外皮材料。要素とその複雑なアレンジの小規模ことが困難個々の要素の光散乱特性を識別するために行う。我々のプロトコルを正常にマクロスケールジオメトリーの影響からミリスケールの構造を単離した。羽の遠視野署名へミリスケール構造の方向性表現の機能的結果を特徴付けることで、我々は彼らの適応結果に照会を可能にしました。

我々は、スペクトル空間と角度分解能の間で実用的なトレードオフに直面していました。我々は我々の研究のために、高い空間、中角、低スペクトルを選びました。他の組み合わせが使用されますが、いくつかの（すべての高など ）unworkably長い測定時間につながる可能性があります。それが検討され、特定の現象のために重要である注意が集中している必要があります。 RGB CAを採用することを選択でベイヤーフィルタモザイクとメラ、私たちは、人間の視覚システムに合わせて、我々のプロトコルを設計しました。 RGBカメラを置き換えることができると我々のプロトコルは、任意の生物の相対的な色刺激を測定するように構成され、UVスペクトルの感度は、 例えば、トリテトラ有彩色のカラー^24,25を測定するために必要とされる。分光イメージングカメラは、最も一般的な解決策^25を提供するであろう。

我々は、彼らがカラフルなので、ターシャ翼羽で我々のプロトコルを示し、容易に基準プレートに対して平らに。残念なことに、金属板の開口は、羽根表面の一部だけを明らかにした。その反射率^25を測定しながら、我々は同時に羽の表面の3次元形状を測定することができれば、我々は羽を平らに機械的に避け、代わりに自然な、平坦化されない状態で全体の羽を測定することができます。

データを視覚化するためのインタラクティブな、特化した、統合されたツールはsubstantiを提供アルでは、大量のデータを探索し、解釈する科学者にメリットがあります。統合と対話大きいデータで簡単に接続が観察される。当社のソフトウェアは、ユーザが対話的に表面位置（ 図4）の関数としての平均的な指向性散乱をプロットすることができます。我々のソフトウェアのさらなる開発は、インタラクティブな体験を拡張するために、他のプロット関数（ 図6、図7）を統合することができます。