생물 재료의 공간적 및 방향성에 따라 변화 광산란 측정

이 절차의 전반적인 목표는 구조적으로 복잡한 재료에서 산란된 빛의 방향 변화를 여러 구조적 스케일에서 측정하고 시각화하여 입사광 및 뷰 방향을 제어하는 것입니다. 구형 갠트리의 중앙에 재료를 배치하고 램프를 한 암에 장착하고 카메라를 다른 암에 순차적으로 장착합니다. 소프트웨어의 재료를 중심으로 구의 일련의 개별 위치를 통해 램프를 체계적으로 이동하면서 재료를 촬영합니다.

재료에서 관심 영역을 선택하고 각 사진에서 영역을 구성하는 픽셀을 추출합니다. 그런 다음 픽셀 값을 구의 해당 위치에 매핑하여 선택한 영역에서 흩어져 있는 조명의 방향을 시각화합니다. 마지막으로, 이 데이터를 사용하여 여러 카메라 방향에서 향상된 각도 해상도로 추가 측정을 계획

궁극적으로 이 방법은 연구자들이 유기체 구조와 방향성 시각 신호 사이의 관계를 식별하는 데 도움이 됩니다. 기존 이미징 산란 기하학에 비해 이 기술의 주요 장점은 여러 생물학적으로 관련된 규모에 걸쳐 복잡한 물질에서 방향 반사의 공간적 변화를 시각화할 수 있는 소프트웨어입니다. 우리는 조류의 방향 신호와 깃털 모양에 초점을 맞추고 있지만, 이 방법은 규모의 구조적 계층을 나타내는 다른 광학 시스템에 유효합니다.

실험의 첫 번째 단계로, 조리개가 약 50인치이고 표적 고리로 둘러싸인 얇은 Ferris 금속 장착 플레이트를 얻습니다. 연구할 깃털을 접시 뒷면에 놓습니다. 관심 영역을 조리개의 중앙에 배치합니다.

다음으로, 깃털 뒷면에 비슷한 크기의 조리개가 있는 자기 필름 시트를 놓고 깃털을 플레이트에 밀어 넣습니다. 깃털이 깎이지 않도록 주의하면서 필름과 플레이트 조리개를 정렬합니다. 이렇게 하면 깃털이 판 표면과 거의 일치하는 평면 매크로 표면을 나타내게 됩니다.

갠트리를 구성합니다. 먼저 원형 조리개의 중심을 갠트리 좌표계의 원점에 배치합니다. 갠트리 바깥쪽 암에 광원을 놓습니다.

깃털을 조준하고 빛을 좁게 집중시킵니다. 다음으로 갠트리 내부 암에 카메라를 놓습니다. 대상의 링이 센서의 너비를 채울 때까지 카메라 거리와 매크로 렌즈의 초점을 조정합니다.

이 시점에서 갠트리 암을 보정하고 카메라 초점과 노출을 구성해야 합니다. 카메라의 광축을 표면면에 수직으로 배치하여 측정을 시작합니다. 입사광 방향을 정의하는 일련의 위치 중 첫 번째 위치에 조명을 배치합니다.

위치는 어두운 방의 깃털을 중심으로 구에 균일하게 분포되어야 합니다. 각 조명 위치에 대해 이전에 결정된 노출 브래킷에서 각 노출 시간에 대한 원시 이미지를 캡처합니다. 그런 다음 조명을 다음 위치로 이동하고 반복합니다.

데이터가 수집되면 각 인시던트에 대한 이미지 처리를 시작합니다. 빛의 방향. 모든 낮은 다이나믹 레인지 노출을 하나의 HDR(High Dynamic Range) 컬러 이미지에 통합합니다.

이러한 HDR(High Dynamic Range) 컬러 이미지는 시각화를 위한 데이터를 만드는 데 사용됩니다. 프로세스 데이터를 찾아보려면 사용자 지정 단순 브라우저 응용 프로그램이 사용됩니다. 첫 번째 입사 조명 방향에 의해 조명된 깃털의 이미지가 포함된 창이 열립니다.

이제 분석할 깃털 정맥의 영역을 선택합니다. 여기서 사각형 영역은 사용 가능한 옵션에서 선택됩니다. 선택한 영역으로부터의 평균 방향성 광 산란을 플롯하고, 반사율을 방향의 함수로 표시하는 플롯 창입니다.

Co-sign이 이미지 창에 인접하여 열리면 색상 맵의 노출을 조정합니다. 이 소프트웨어를 사용하면 휘도 RGB와 채도 사이의 단위 구에서 반사율 색상 맵을 순환 할 수 있습니다. GB는 다음과 같이 사용됩니다.

구를 회전하려면 구를 클릭하십시오. 트랙 볼 인터페이스를 활성화하려면 인터페이스를 드래그하여 회전을 유발합니다. 반사율 반구를 보려면 구를 기본 위치로 되돌립니다.

구를 기본 위치에서 180도 회전합니다. 데이터의 다른 보기에서 투과율 반구를 보려면 극좌표 플롯 모드를 선택하여 해당 광도 값으로 축척된 단위 구에서 각 방향의 반지름을 확인합니다. 휘도 스케일링된 구의 색상 맵을 RGB에서 크로마로 변경합니다.

표시된 이미지의 조명 방향은 방향 산란 플롯에서 빨간색 원으로 표시됩니다. 다른 입사 조명 방향을 클릭하면 해당 방향에서 조명된 깃털이 표시됩니다. 과다 노출을 보정하기 위해 이미지의 노출을 줄입니다.

스케일의 계층 구조에서 반사율을 조사하려면 플롯 모드를 단위 구로 되돌리고 RGB 컬러맵을 사용하십시오. 선택 유형을 직사각형 영역에서 선형 영역으로 변경합니다. 이를 통해 직사각형 영역의 개별 미세 스케일 구조로부터의 반사율을 연구할 수 있습니다.

선형 평균의 반사율을 새 창에 플로팅하고 참조용으로 사각형 평균을 유지합니다. 여기서, 선형 영역에 걸쳐있는 깃털의 원위 막대 노새는 수평을 따라 빛을 반사하는 것으로 보입니다. 선형 플롯에서 조명 방향 중 하나를 선택하여 왼쪽 이미지에 반사율이 높은 원위 막대 뮬을 표시하여 인접한 어두운 줄무늬를 조사합니다.

선형 선택 영역이 페더 구조의 해당 영역에 들어갈 때까지 이동합니다. 여기에서 선형 평균 플롯에서 라미의 근위 ES 분기, 근위 ES가 빛을 수직으로 반사하는 것으로 보입니다. 방향 중 하나를 선택하여 왼쪽 이미지에서 반사율이 높은 근위 pares를 표시합니다.

선형 플롯에서 수평 및 수직으로 빛을 반사하는 미세한 스케일 구조가 결합되어 사각형 플롯에서 볼 수 있는 원거리 신호를 생성하는 것을 관찰하십시오. 스케일 계층에 걸쳐 방향광 산란을 측정하고 시각화하기 위한 기본 단계를 검토한 후, 다음은 페더 마운트 클립, 마운팅 플레이트에 평평하게 배치된 바둑판 패턴의 캘리브레이션 타겟을 사용하여 여러 카메라 방향에서 실험을 수행하기 위한 준비를 위한 고급 카메라 캘리브레이션 기술에 대해 설명합니다. 플레이트에 수직으로 접근할 수 있도록 카메라를 놓습니다.

하나의 이미지를 캡처하기 위해 적절한 노출에 충분한 조명을 사용하십시오. MATLAB 내의 Boogey Camera Calibration Toolbox에서 사용하기 위해 플레이트의 이미지를 캡처합니다. 플레이트의 수직 축을 중심으로 한 120도 원뿔 내의 카메라 위치에서 촬영한 9개의 이미지만으로도 충분한 것으로 입증되었습니다.

이 작업이 완료되면 보정 대상까지의 거리 Z를 포함하여 카메라 위치를 보정합니다. 다음으로, 조리개를 둘러싼 타겟 링을 드러내는 보정 타겟을 제거합니다. 카메라에 장착된 플래시를 사용하여 표적의 두 이미지를 캡처하는데, 하나는 플레이트에 수직 방향에서, 다른 하나는 스쳐 지나가는 각도에서

두 이미지는 평행 이동 오프셋 T 1 및 T 2를 해결하여 대상 링과 깃털까지의 카메라 거리를 보정하는 데 사용됩니다. 이제 카메라를 보정했으므로 대체 방향 샘플링 패턴을 사용하여 여러 카메라 방향에서 산란하는 빛을 측정할 수 있습니다. 시작하려면 간단한 브라우저를 사용하여 드물게 샘플링된 입사광 방향의 구와 수직 카메라 방향이 포함된 데이터셋을 엽니다.

깃털에서 반사된 빛의 방향 분포를 봅니다. 이 검토를 기반으로 입사광 방향 세트를 구체화하여 방향 샘플링을 개선합니다. 이러한 위치는 반사 방향을 조밀하게 샘플링하고 비세속적 방향을 샘플링해야 합니다. 띄엄띄엄.

반구의 절반에 걸쳐 균일하게 분포된 6개의 추가 카메라 방향을 선택합니다. 각 방향에 대해 반사율 반구를 정반사 방향에 대해서는 조밀하게 샘플링하고 각 반구의 각 입사 광 방향에 대해 비정반사 방향에 대해서는 희박하게 샘플링합니다. 먼저 카메라에 장착된 플래시로 깃털을 둘러싼 표적 고리를 촬영합니다.

둘째, 노출 브래킷의 각 노출에서 깃털을 촬영합니다. 그런 다음 노출을 HDR(High Dynamic Range) 컬러 이미지에 통합합니다. 갠트리 좌표를 사용하여 플래시 조명 사진을 대략적으로 수정합니다.

그런 다음 대상 중심을 찾아 사용하여 수직 방향에서 촬영한 것처럼 깃털의 HDR 이미지를 정확하게 투사합니다. 처리 후 간단한 브라우저를 사용하여 깃털의 동일한 영역에서 방향 반사율을 시각적으로 찾아봅니다. 7개의 불균일하게 샘플링된 반구 각각에서 각 카메라 방향에 대한 방향 반사율 플롯을 정렬합니다.이 극좌표 시스템에 표시된 것은 자주색 광택 찌르레기의 깃털에서 수행된 여러 카메라 위치 측정값입니다.

빨간색 화살표는 카메라 방향을 나타냅니다. 구에서 카메라의 위치가 삽입에 표시됩니다. 각 보기 방향에서 반사광은 수백 개의 입사 조명 방향에서 수집됩니다.

RGB 색상 데이터는 깃털이 무지개 빛깔이며 정상적인 사건에서는 청록색에서 방목 사건에서는 자홍색으로 변하는 것으로 나타났습니다. 이 기술은 입사 조명 및 카메라 보기 방향이 1차원으로 제한될 때 더 미세한 각도 해상도 연구에 사용할 수 있습니다. 삽입된 부분에 표시된 것은 입사 방향과 관측 방향 사이의 절반 각도의 함수로 표시되는 반사율의 채도입니다.

이러한 방향이 원위 막대의 세로 축에 수직인 평면에 있을 때 무지개 빛깔의 색이 색도 공간을 통해 호를 그리면서 색조가 청록색에서 자주색으로 바뀝니다. 입사 방향과 관측 방향 사이의 각도 함수로서의 반사율의 지배적인 파장이 여기에 묘사되어 있습니다. 빨간색 선은 두 방향이 원위 막대의 세로 축과 함께 평평할 때 해당합니다.

음영 처리된 영역은 방향이 해당 축에 수직인 경우에 사용됩니다. 음영의 색상은 반사율 음파의 RGB 색상입니다. length 값은 비스펙트럼 영역의 색상을 나타냅니다.

지배적인 파장 외에도, 입사각과 시야각 사이의 각도의 함수로 반사율의 채도 백분율 및 휘도 백분율에 대한 데이터가 있습니다. 다시 말하지만, 빨간색 선은 입사광 방향과 시야 방향이 원위 막대의 세로 축과 평평할 때 해당합니다. 음영 처리된 영역은 방향이 해당 축에 수직인 경우에 사용됩니다.

일반적인 측정을 마스터하면 이 기술을 사용하여 14시간 이내에 획득하고 처리할 수 있습니다. 이 기술은 조류학 및 컴퓨터 그래픽 분야의 연구자들이 복잡한 깃털 형태와 조류 시각 신호의 방향 효과 사이의 관계를 탐구할 수 있는 길을 열었습니다.