2013年5月20日
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。
この手順の全体的な目標は、入射光と視線方向を制御するために、構造的に複雑な材料から散乱する光の方向の変化を複数の構造スケールで測定および視覚化することです。球形のガントリーの中央にマテリアルを配置し、ランプを一方のアームに取り付け、カメラをもう一方のアームに順番に取り付けます。ソフトウェア内のマテリアルを中心とする球体上の一連の離散的な位置でランプを系統的に移動させながら、マテリアルを撮影します。
マテリアル上の関心領域を選択し、各写真の領域を構成するピクセルを抽出します。次に、ピクセル値を球体上のそれぞれの位置にマッピングして、選択した領域から散乱するライトの方向を視覚化します。最後に、このデータを使用して、複数のカメラ方向から、角度分解能を高めた追加の計測を計画します。
最終的に、この方法は、研究者が生物の構造と指向性視覚シグナル伝達との関係を特定するのに役立ちます。この手法が既存のイメージング散乱ジオメトリと比較した場合の主な利点は、複雑な材料からの指向性反射率の空間的変動を複数の生物学的に関連性の高いスケールで視覚化するソフトウェア能力です。私たちは鳥類の指向性シグナル伝達と羽毛の外観に焦点を当てていますが、この方法は、スケールの構造階層を示す他の光学系にも有効です。
実験の最初のステップとして、ターゲットのリングに囲まれた、約半インチの開口部を持つ薄いフェリス金属取り付けプレートを入手します。プレートの裏側に研究する羽を置きます。関心領域を絞りの中央に配置します。
次に、フェザーの裏側に対して同じサイズの開口部を持つ磁性フィルムのシートを敷き、フェザーをプレートに押し付けます。フィルムとプレートの開口部を合わせ、フェザーがせん断されないように注意してください。これにより、フェザーはプレート表面とほぼ一致する平面マクロ表面を示すはずです。
ガントリーを設定します。まず、円形の開口部の中心をガントリ座標系の原点に配置します。ガントリーアウターアームに光源を配置します。
狙いを定め、光を羽に狭く焦点を合わせます。次に、ガントリーの内側のアームにカメラを置きます。ターゲットのリングがセンサーの幅を埋めるまで、カメラの距離とマクロレンズの焦点を調整します。
この時点で、ガントリーアームをキャリブレーションし、カメラのフォーカスと露出を設定する必要があります。測定を開始するには、カメラの光軸を表面平面に垂直に配置します。入射光の方向を定義する一連の位置の最初の位置に光を配置します。
位置は、暗い部屋の羽を中心に、球体上に均一に分布する必要があります。各ライト位置について、以前に決定した露出ブラケットで各露光時間について生の画像をキャプチャします。次に、ライトを次の位置に移動して繰り返します。
データが収集されたら、各インシデントの画像の処理を開始します。光の方向。すべての低ダイナミックレンジ露光を 1 つの高ダイナミックレンジカラー画像に統合します。
これらのハイダイナミックレンジカラー画像は、視覚化用のデータを作成するために使用されます。プロセスデータを参照するには、カスタムのシンプルなブラウザアプリケーションを使用します。最初の入射照明方向によって照らされた羽の画像を含むウィンドウが開きます。
次に、分析のために羽毛静脈の領域を選択します。ここでは、使用可能なオプションから長方形の領域が選択されます。選択した領域からの平均指向性光散乱をプロットし、反射率を方向の関数として示すプロット ウィンドウ。
画像ウィンドウに隣接して連帯署名が開き、カラーマップの露出を調整します。このソフトウェアを使用すると、単位球面の反射率カラーマップを輝度RGBと彩度の間で循環させることができます。GBは以下で使用されます。
球体を回転させるには、球体をクリックします。トラックボールインターフェースを有効にするには、インターフェースをドラッグして回転させます。反射率半球を表示するには、球をデフォルトの位置に戻します。
球体をデフォルトの位置から 180 度回転させます。データの別のビューで透過率半球を表示するには、極座標プロット モードを選択して、単位球上の各方向の半径をそれぞれの輝度値でスケーリングして表示します。輝度スケーリングされた球のカラーマップをRGBから彩度に変更します。
表示画像の照明方向は、指向性散乱プロットでは赤丸で囲まれています。他の入射照明の方向をクリックすると、その方向から照らされた羽が表示されます。画像の露出を下げて、露出オーバーを補正します。
スケールの階層全体で反射率を調査するには、プロット モードを単位球に戻し、RGB カラー マップを使用します。選択タイプを長方形の領域から線形の領域に変更します。これにより、矩形領域の個々の微細スケール構造からの反射率の研究が可能になります。
線形平均の反射率を新しいウィンドウにプロットし、参照用に四角形平均を維持します。ここでは、直線領域が広がる羽の遠位バーミュールが、水平に沿って光を反射していることがわかります。線形プロットの照明方向の 1 つを選択すると、左側のイメージに反射率の高い遠位バー ミュールが表示され、隣接する暗いストライプが調査されます。
直線選択を、ぼかし構造のその領域に入るまで移動します。ここでは、線形平均プロットのラミから近位ESが分岐し、近位ESが光を垂直に反射することが見られます。方向の 1 つを選択して、左側の画像に反射率の高い近位パレを表示します。
線形プロットで光を水平方向と垂直方向に反射する微細スケールの構造が組み合わさって、長方形のプロットで見られる遠方界信号を生成することを確認します。スケールの階層で指向性光散乱を測定および視覚化するための基本的な手順を確認した後、フェザーマウントクリップ、マウントプレートに対して平らにチェッカーパターンのキャリブレーションターゲットを使用して、複数のカメラ方向から実験を行うための準備として、高度なカメラキャリブレーション手法について説明します。カメラへのアクセスがプレートに対して垂直になるようにカメラを配置します。
適切な露出に十分な照明を使用して、1つの画像をキャプチャします。プレートの画像をキャプチャして、MATLAB 内の boogey カメラ キャリブレーション ツールボックスで使用できます。プレートの垂直軸を中心とする120度の円錐内のカメラ位置からの9つの画像が十分であることが証明されています。
これが完了したら、キャリブレーションターゲットまでの距離Zを含むカメラの位置をキャリブレーションします。次に、キャリブレーションターゲットを取り外して、絞りを囲むターゲットのリングを明らかにします。カメラに取り付けられたフラッシュを使用して、ターゲットの2つの画像をキャプチャします。1つはプレートに垂直な方向から、もう1つはかすめ角度から
。この 2 つの画像は、並進オフセット T 1 と T 2 を解析することにより、カメラからターゲット リングとフェザーまでの距離をキャリブレーションするために使用されます。カメラをキャリブレーションしたので、代替の指向性サンプリングパターンを使用して、複数のカメラ方向からの光散乱を測定できます。まず、シンプルなブラウザーを使用して、入射光方向と垂直カメラ方向のまばらにサンプリングされた球体を含むデータセットを開きます。
フェザーから反射された光の方向性分布を表示します。このレビューに基づいて、入射光方向のセットを改良し、指向性サンプリングを改善します。これらの位置では、鏡面方向を密にサンプリングし、非セキュラー方向をサンプリングする必要があります。ちょぼちょぼ。
半球の半分に均一に分布する6つの追加のカメラ方向を選択します。各方向について、反射率半球を鏡面反射方向に密集してサンプリングし、非反射方向に対してスパースにサンプリングします 各半球の入射光方向ごとに。まず、カメラに取り付けられたフラッシュで羽を囲むターゲットリングを撮影します。
次に、露出ブラケットの各露出で羽を撮影します。次に、露出をハイダイナミックレンジカラー画像に統合します。フラッシュ照明付きの写真をガントリー座標を使用して大まかに修正します。
次に、ターゲットの中心を見つけて使用し、垂直方向から撮影されたかのように羽のHDR画像を正確に投影します。処理後、シンプルなブラウザを使用して、羽の同じ領域からの指向性反射率を視覚的に参照します。7つの不均一なサンプリング半球のそれぞれで、カメラ方向ごとに指向性反射率プロットを配置します 極座標系では、この極プロットに示されているのは、紫色の光沢のあるムクドリの羽で行われた複数のカメラ位置測定です。
赤い矢印はカメラの方向を表しています。球体上のカメラの位置は挿入図に表示されます。各視線方向では、数百の入射照明方向から反射光が集められます。
RGBカラーデータから、羽毛は虹色で、通常の事件では青緑色から放牧事件ではマゼンタ色に変化することが明らかになりました。この手法は、入射照明とカメラの表示方向が 1 次元に制限されている場合に、より細かい角度分解能の研究に使用できます。挿入図にプロットされているのは、入射と視線方向の間の半角の関数としての反射率の彩度です。
これらの方向が遠位バーの長手方向軸に垂直な平面にある場合、虹色の色が色度空間を弧を描くと、色相は青緑色から紫色にシフトします。ここでは、入射と視線方向の間の角度の関数としての反射率の主波長が示されています。赤い線は、2つの方向が遠位バーの長手方向軸と平坦な場合に対応します。
影付きの領域は、方向がその軸に対して垂直な場合の領域です。シェーディングの色は、反射率負波のRGBカラーです。長さの値は、非スペクトル領域の色を表します。
主波長に加えて、入射角と視野角の間の角度の関数としての反射率の彩度と輝度の割合に関するデータがあります。繰り返しになりますが、赤い線は、入射光方向と視線方向が遠位バーの長手方向軸と平坦な場合に対応します。影付きの領域は、方向がその軸に対して垂直な場合の領域です。
一般的な測定を習得すると、この手法を使用すると、14時間以内に取得および処理できます。この技術は、鳥類学とコンピュータグラフィックスの分野の研究者が、複雑な羽毛の形態と鳥類の視覚シグナル伝達の指向性効果との関係を探求する道を開きました。
本研究では、構造的に複雑な材料から散乱される光の方向の空間的変動をサンプリングするための非破壊的手法を提示します。この技術により、高解像度イメージングを用いて微細な方向性寄与を捉えつつ、材料の完全性を維持することが可能になります。
複雑な生物学的材料から生じる空間的および方向的に変化する光散乱を理解することは、光学的なシグナル伝達経路のターゲットバリデーションにおけるメカニズム的なリスク低減を可能にします。本手法は、ミリスケールの構造的特徴を方向性反射率の出力に関連付けることで予測の信頼性を高め、表現型ベースのスクリーニングに向けたアッセイ開発に有用な情報を提供します。また、視覚的なシグナル伝達に影響を与える構造的階層を研究するための疾患関連システムを提供し、構造色を通信や擬態に利用する生物における翻訳バイオマーカーとしての可能性を秘めています。
本手法は、リード化合物の同定に先立って構造仮説の検証を行う初期探索ワークフローに適しており、光学シグナリングシステムにおけるターゲットの信頼性を裏付ける方向性散乱データを提供します。