Name: 생물 재료의 공간적 및 방향성에 따라 변화 광산란 측정 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2013-05-20T12:00:00.000+00:00
Duration: 11 min 57 s
Description: 학습하세요 복잡한 생물 재료에서 공간적 변화 광산란을 비파괴적으로 측정하는 방법을. 구형 갠트리와 고해상도 이미징을 활용하여 미세 구조와 방향성 시각 신호의 관계를 분석합니다.

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이 연구는 국립 과학 재단 (NSF 경력 수상 CCF-0347303와 NSF 부여 CCF-0541105)에 의해 재정 지원되었다. 저자는 지적 공헌 야로슬라프 Křivánek, 존 달, 에드가 벨라스케스 - Armendáriz, 벤젤 야콥, 제임스 하비, 수잔 레즈, 엘리스 로우, 존 Hermanson에게 감사의 말씀을 전합니다. 코넬 구형 갠트리는 드웨인 Fulk, 마크 자연스런 및 Szymon Rusinkiewicz에 의한 디자인에서 지어졌다.

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관심 없음 충돌 선언하지 않습니다.

많은 안료 및 구조 착색의 성능과 기능을 잘 인식하고 있지만, 많은 integuments의 형태는 구조적 세부 사항 및 기능이 제대로 20 이해되도록 복잡합니다. Integuments는 차동 뷰어를 향해 방향성 빛을 반사하는 유기체의 표면에 공간적으로 다양 전문화을 개발했습니다. 방향성이 주로 생물 외피의 무지개로 그것의 색깔 사건과 시야각의 변화 교대, 연구에 의한 무지개 빛의 연구에 주목을받은 것은 주로 1D 얻고 어떤 차원 측정 8,12,17있다. 그러나 일반 6D 측정 무지개 빛깔하거나 integuments 21-23의 연구에 루틴되지 않은, 그리고 생명체의 색상 표현형의 문학은 우리의 방법을 제공하는 형식의 방향 색상 데이터의 부족에 의해 제한됩니다. 깃털은 특히 R입니다라미, 말초 깃가지 (barbules), 그리고 인접 깃가지 (barbules) : 밀리 규모의 미늘 구조의 배열을 포함하는 무형 문화 유산 외피 재료. 요소와 자신의 복잡한 배열의 작은 규모 어려운 개별 요소의 광산란 성능을 분별합니다. 우리의 프로토콜은 성공적으로 매크로 스케일 형상의 영향에서 밀리 규모의 구조입니다. 날개의 먼 필드 서명에 밀리 스케일 구조의 방향 표현의 기능적 결과를 특성화함으로써, 우리는 그들의 적응 결과로 문의 가능. 우리는 스펙트럼, 공간 및 각 해상도 사이의 실질적인 장단점에 직면했다. 우리는 높은 공간, 중간 각도 및 우리의 연구를위한 낮은 스펙트럼을 선택했다. 다른 조합을 사용하지만, unworkably 긴 측정 시간에 일부 (예를 들어, 모든 높음) 리드 할 수있다. 이 연구되고 특정 현상에 대한 중요한 경우주의 집중해야합니다. RGB CA를 고용하는 선택에바이엘 필터 모자이크 메라, 우리는 인간의 시각 시스템과 일치하기 위하여 프로토콜을 설계했습니다. RGB 카메라를 교체하고 우리의 프로토콜은 모든 유기체의 상대 색 자극을 측정하기 위해 적용 할 수있는, UV 스펙트럼의 예를 들면 감도는 조류 테트라 유채색 24.25을 측정하기 위해 필요합니다. 스펙트럼 화상 카메라는 가장 일반적인 솔루션을 25을 제공 할 것입니다. 그들은 화려하고 쉽게 참조 플레이트에 평평하기 때문에 우리는 tertial 날개 깃털로 우리의 프로토콜을 보여 주었다. 불행하게도, 금속판의 조리개 날개 표면의 일부만을 공개했다. 그 반사율 25를 측정하면서 동시에 날개 표면의 3 차원 형상을 측정 할 수 있다면, 우리는 깃털을 평평하게 기계적으로 방지하고 대신 자연, 평탄화 상태에서 전체 깃털을 측정 할 수 있습니다. 시각화 데이터에 대한 대화 형 전문, 통합 도구는 substanti을 제공합니다알은 대용량 데이터 볼륨을 탐구하고 해석하는 과학자 혜택을 누릴 수 있습니다. 더 큰 통합과 상호 작용은 데이터의 쉬운 연결이 관찰된다. 우리의 소프트웨어에서 사용자가 대화 형으로 표면의 위치 (그림 4)의 함수로 평균 방향 산란을 플롯 할 수 있습니다. 우리의 소프트웨어의 개발과 다른 음모를 꾸미고 기능 (그림 6, 7) 인터렉티브 한 경험을 확장 통합 할 수 있습니다.

유기체의 외피의 색상과 패턴은 생태 학적으로 재생하고 대부분의 동물 분류군의 사회적 중요한 기능을합니다. 이러한 표현형의 속성은 공간적 (외피의 표면을 가로 질러)와 방향성 (방향 조명 ​​및보기의 변화와) 다릅니다 광 산란을 전시 할 수있는 외피의 구조와 빛의 상호 작용에 의해 결정됩니다. 같은 깃털 같은 복잡한 생물학적 물질에 빛을 산란 방향 밀리 규모의 형상을 반복 방향에 의해 영향을 받는다. 이러한 밀리 규모의 구조 자체는 등 자주 밀리 규모의 방향을 상속 멜라닌 배열과 같은 나노 스케일 구조에 포함 할 수 있습니다. 에서 매크로 스케일 나노로, 외피의 구조는 유기체의 신호 능력을 높이기 위해 기능적으로 진화했다. 전체적인 모양에 따라 다양한 스케일의 형태의 영향을 평가하기 위해, 도구생물학적 구조의 색을 측정하고 분석하는 배율의 다양한 규모에서 방향 빛의 산란을 분리 할 수​​있는 유연성이 필요합니다. 우리는 날개의 복잡하고 다양한 밀리 스케일의 형태 (미늘 라미, 말초 깃가지 (barbules) 및 근위 깃가지 (barbules))의 성능이 나노 스케일 구조 만에서 가능한 표현의 범위를 확장하는 방법 공부하기 이미지 기반의 측정 도구를 개발했다. 카메라에서 촬영 한 이미지에, 우리는 빛 깃털의 표면에 다른 장소에서 다르게 반영 관찰, 즉, 빛의 반사율이 공간적으로 변화했다. 우리는 날개에 대하여 빛과 카메라의 방향을 왔을 때, 우리는 반사율 빛 반사율이 1 방향성에 따라 변화되었다, 즉, 변화 관찰했다. 이러한 관찰에 따라, 우리는 차근 차근 우리가 스와의 2 차원 캡처되는 구형 갠트리 2,3를 사용하여 피사체 주변 빛과 카메라를 이동하는 프로토콜을 설계rface 위치 (X와 Y), 빛의 방향의 2 차원 (위도와 경도), 카메라 방향의 2 차원 (위도와 경도) (그림 2). 소프트웨어에서 우리는 시각적으로 위치, 조명의 방향과 뷰 방향의 함수로 산란광의 6 차원을 탐구. integuments의 반사율에 이전 연구는 너무 자주 방향성의 기여를 할인하고있다 - 예를 들어, 확산 대 거울 또는 등방성 대 이방성 반사 - 색상 표현합니다. 대부분의 색상 측정은 신중하게 방향 효과를 방지하기 위해 입사광, 개체 및보기 지오메트리를 해결했습니다. 예를 들어, 색상 측정에서 거울 반사를 제거하기 위해, 그것은 표면에 수직 조명을 배치하고 정상에서 45 °에서 반사율을 기록하는 것이 일반적입니다. 방향성 - 다양한 반사율을 링크 형태를 수행 할 연구는 일반적으로 나노 스케일에 초점을그리고 무지개 빛깔의 결과 4-8. 몇몇은 멀리 필드 광 서명 8-11 마이크로, 밀리 및 매크로 스케일 형상의 기여를 고려하십시오. 그것은 같은 미늘 라미, 깃가지 (barbules), 그리고 심지어 전체 깃털 6,8,11-17 같이 여러 밀리 및 / 또는 매크로 스케일의 구성 요소를 포함 할 수있다 그 하나의 영역에 걸쳐 총 반사율에 광 검출기를 채용하는 것이 일반적입니다 . 관심 영역 중 하나 검출기의 분해능 한계보다 작거나보기 검출기의 필드의 모양을 준수하지 않는 경우, 일반적인 프로토콜은 특정 밀리 스케일 요소 8,10에서 빛의 산란을 분리 표본 해부를 지정 , 13,15. 우리는 측정 수집과 종종 다른 더 초점을 맞춘 연구에서 무시 다양한 변수의 탐험을 장려 시각화를위한보다 포괄적 인 프로토콜을 개발했습니다. 우리는 방향과 아 크로스의 영역에 걸쳐 빛의 산란을 측정높은 동적 범위의 대규모 세트를 사용하여 공간의 SA 영역은, 고해상도 사진은 빛과 보는 방향의 체계적인 세트에서 촬영. 우리는 미세 규모의 픽셀 탐지기는 2 차원 배열의 고해상도 이미지 센서를 사용합니다. 하드웨어 통합은 우리가 측정하는 밀리 스케일의 요소보다 작은 규모로, 픽셀 수준에서 발생합니다. 사용자와 소프트웨어의 두 번째 단계의 집계 개별 픽셀은 관심 영역의 모양과 크기를 선택합니다. 따라서, 단일 측정 세트는 반복적으로 여러 생물학적으로 관련 위치와 규모에서 물질과 빛의 상호 작용의 다양한 측면을 탐구하는 소프트웨어에서 분석 할 수 있습니다. 해부를 제거하고 전체 깃털을 측정하여, 우리의 프로토콜은 자연 상황 및 구성 밀리 스케일 요소 사이의 빛의 상호 작용입니다 기능을 유지, 그대로 깃털 날개의 형태를 떠나는 장점이 있습니다. 생명체의에서 빛을 산란tructure 다차원하고 정량화하기 어렵습니다. 측정 6D 빛의 산란은 아직 어떠한 단일 악기 규모의 계층 구조 내의 특정 형태에 기인 할 수 없습니다. 그러나 우리는이 추구하는 중요한 단계를 만들었습니다. 샘플링 반사율 갠트리를 사용하여 소프트웨어에 대량의 데이터를 탐험하고 그래픽 데이터 하위 집합을 시각화 - - 우리는 세 가지 보완 방법을 포괄하는 도구를 개발했습니다 아래에, 자료의 어떤 지점에서 6D 빛의 산란을 측정하는 우리의 능력을 확장하는 밀리 스케일. 등 우리와 같은 프로토콜이 사용된다, 우리는 생물학 발전의 여러 스케일의 방향성과 공간적 변화 특성 및 해당 구조 적응의 무수를 식별 할 전망이다. 우리의 도구를 사용 우리는 밀리 스케일 구조의 방향 및 공간 표현의 신호 잠재력을 특성화에 종사하고, 그들의 적응 결과에 빛을 창고 수 있도록 노력하겠습니다. 우리는 같은 질문의 범위를 다음 주소에서y는 깃털의 미세 규모의 요소 또는 중대한 규모의 지역이 강하게 반영 관측 지점을 주어진? 어떻게 미세 스케일 요소의 방향이 흩어져 빛의 방향에 영향을 미치는가? 어떤 형태 조건은 무지개 빛깔의 장식의 반짝이 스파클 대 매끄러운 광택을 생산? 몇몇 종은 다른 사람보다 무지개 빛의 관측 폭 넓은 &quot;창&quot;을 생산합니까? 이 질문은 조류와 그들의 깃털에 대한뿐만 아니라 신호, 위장, 또는 다른 이유로 특정 표면 외관을 발전시켜 다른 어떤 생물에 대해 질문 할 수 있습니다.

생물 재료의 공간적 및 방향성에 따라 변화 광산란 측정

Measuring Spatially- and Directionally-varying Light Scattering from Biological Material

빛은 공간 규모의 다양한 유기체의 외피와 상호 작용합니다. 무지개 빛깔의 조류 예를 들어 나노 스케일 구조는 색상을 생산, 미늘과 깃가지 (barbules)의 밀리 스케일의 구조는 크게 반사 된 빛의 방향 패턴을 결정하고, 중복, 곡선 깃털의 매크로 스케일의 공간 구조를 통해 이러한 방향 효과 만들기 시각적 질감. 유기체의 몸에, 어떤 관점에서 무엇 조명 아래 무지개 빛깔의 색상이 보이는 곳 밀리 규모와 매크로 스케일의 효과를 결정합니다. 따라서, 벌새 무지개 빛깔의 목에서 화려한 색상의 지향성 플래시가 부적절 만의 나노 스케일 구조에 의해 설명과 질문이 남아있다. 주어진 관측 지점에서, 그 깃털의 밀리 스케일 요소를 강하게 반영 지향? 몇몇 종은 다른 사람보다 무지개 빛의 관측 폭 넓은 &quot;창&quot;을 생산합니까? 이들과 유사한 질문 MAY는 신호, 위장, 또는 다른 이유로 특정 표면의 모양을 진화하는 생물에 대해 질문 할 수. 깃털에서 빛이 산란 방향 패턴을 연구하고 새의 밀리 스케일의 형태에 관계하기 위해, 우리는 조명의 변화와 방향을보고 찍은 많은 고해상도 사진을 사용하여 생물 자원의 산란광을 측정하기위한 프로토콜을 개발했다. 우리는 방향의 함수로 산란광을 측정하기 때문에, 우리는 특정 깃털에서 산란되는 빛의 방향 분포 특징을 관​​찰 할 수 있고, 미늘과 깃가지 (barbules) 우리의 이미지에서 해결되기 때문에, 우리는 분명히 서로 다른에 방향 기능을 속성 수 밀리 규모의 구조. 시편은 그대로 유지하는 것은 자연에서 볼 수있는 총 규모의 산란 행동을 유지합니다. 여기에 설명 된 방법은 공간적으로 그리고 방향성-VA 분석을위한 일반화 된 프로토콜을 제공합니다여러 구조적 규모에서 복잡한 생물 학적 물질로부터 빛의 산란을 휴대용가.

우리의 프로토콜의 기본 측정 (그림 1의 정기 나는) 표면에 수직 카메라의 방향을 고정 만 빛을 옮겼습니다. 상호의 원칙에 빛을 산란을 준수하기 때문에, 결과는 반구 또는 그 반대에 빛을 이동하면서 카메라가 일정한 보유 여부 동일합니다. 우리는 카메라 나 조명 하나를 수정하면 완전 4 차원 방향 설정은 언더 있습니다. 산란 행동의 풀러 그림은 기본 측정과는 달리, 빛과 카메라를 모두 표면의 정상에서와 방향의 다양성에서 멀리 이동할 때, 관찰된다. 이상적으로, 우리는 대칭 데이터 세트를 산출하기 위해 많은 카메라 방향에서 입사광 방향의 수에서도 많은 빛을 산란을 측정 할 수 있습니다. 실제로이 너무 많은 노출이 필요합니다. 우리의 경험, 우리는 카메라를 몇 번 벗를 이동하여 다른보기의 위치에 대한 충분한 정보를 얻을 수 있습니다밍 180면 정상에 대한 ° 회전 대칭. 차 측정 단계에서, 우리는 반구에와 절정 18,19 (그림 1의 일상 II.A) 60 °에서 배포 7보기 방향에서 측정을 인수했다. 이 논문의 그림에서, 우리는 Lamprotornis purpureus (자주색 광택 찌르레기), 무지개 빛깔의 광택 및 이방성가되는 반사율 (그림 5)의 날개에서 측정 한 대표적인 데이터를 보여줍니다. 7보기 각 방향에서 반사 된 빛이 반구에 입사 조명 방향의 수백에서 수집됩니다. 방향 깃털의 중심 축 (그림 4의 깃털 이미지 참조)에 직각 방향의 좁은 밴드를 형성한다. {0 °, 0 &amp; 드에서 볼 수있는 것처럼 날개가 표면에 수직으로 볼 때 무지개 색 변화는 미묘한 (정상 발생률에 푸른 빛이 도는 녹색과 방목 발생에 녹색 - 파랑)입니다G, 그림 5} RGB 플롯. 시야각 접근 방목으로 보는 방향과 방목 입사 방향 사이의 각도에서 볼 수있는 것처럼 더 눈에 띄는 색상 변화 (푸른 빛이 도는 녹색 입사 보는 방향 사이에 240 °에서 0 °, 마젠타시)로 이어지는 극대화 {60 °, 0 °} 그림 5의 RGB 플롯. 우리는 우리가 1 차원 움직임을 제한하면 훨씬 미세한 각도 해상도에서 빛과 카메라의 단계로 여유가 있습니다. 그림 6 L.의 반사율의 색도를 보여줍니다 사건과 시청 방향 말초 barbule의 종축에 수직 반사 밴드를 포함하는 평면에 입사 보는 방향 사이의 각도의 함수로 purpureus 깃털입니다. 색도 공간을 통해 무지개 빛깔의 색 호의로, 색상은 푸른 빛이 도는 녹색에서 보라색으로 이동합니다. 공간 VARI<html> 방향 반사율 ATION이 표시됩니다 여기서 다른 (X, Y)는 외피 다른 밀리 스케일의 구조에 해당하는 좌표. L.의 경우 purpureus 한 구조 - 말초 barbule이 -이 지역의 대부분 볼 수 있습니다. 대조적으로, C.에서 cupreus는, 세 밀리 규모의 구조 - 라미, 말초 깃가지 (barbules) 및 근위 깃가지 (barbules) - 명확 데이터 구분됩니다, 우리는 날개에서 해당 반사율을 관찰 할 수있다 (그림 8) 각 구조의 종축에 대하여 지향 . <img alt="그림 1" fo:content-width="5in" fo:src="/files/ftp_upload/50254/50254fig1highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50254/50254fig1.jpg" /> 그림 1. 이 개략도는 두 가지 장착 방법, 구형 갠트리 좌표계 수집 샘플링과 각각의 결과 유형을 보여줍니다.<html> / ftp_upload/50254/50254fig1large.jpg &quot;대상 =&quot;_blank &quot;&gt; 큰 그림을 보려면 여기를 클릭하십시오. <img alt="그림 2" src="/files/ftp_upload/50254/50254fig2.jpg" /> 그림 2. 평평 깃털 대상의 고리에 의해 둘러싸여 금속 접시에 구멍을 통해 볼 수 있습니다. 구형 갠트리 여러 사건 조명과 보는 방향에 깃털에서 빛이 산란을 측정하기 위해 제기 할 수 있습니다. L = 라이트 암 (위도). C = 카메라 암 (위도). B = 카메라 자료 (경도). T = 턴테이블 (경도). F = 깃털입니다. <img alt="그림 3" src="/files/ftp_upload/50254/50254fig3.jpg" /> 그림 3. 평균 방향 산란 깃털 날개의 점, 선 또는 사각형 영역에서 계산 될 수 있습니다. p_upload/50254/50254fig4highres.jpg &quot;SRC =&quot;/ files/ftp_upload/50254/50254fig4.jpg &quot;/&gt; 그림 4. 기능을 플로팅 (R * = 반사율, T * = 투과율, P * = 위쪽, F * = 프론트, S * = 사이드, * = 임의)와 색 구성표 (* 1 = 휘도, * 2 = RGB 방향 산란의 예 * 3 = 색도). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50254/50254fig4large.jpg" target="_blank">큰 그림을 보려면 여기를 클릭하십시오</a> . <img alt="그림 5" fo:content-width="4.5in" fo:src="/files/ftp_upload/50254/50254fig5highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50254/50254fig5.jpg" /> 그림 5. 휘도 (상단)와 (앙각, 방위각) 좌표 쌍에서 볼 때 방향 코사인 공간에서 반구 반사율의 RGB 컬러 (아래) : {0 °, 0 °}, {30 °, 0 °}, { 30 °, 90 °}, {60 °, 0 °}, {60 °, 45 °}, {60 °, 90 °}, 그리고 {60 °, 135 °}. 반사율은<html> tertial L.의 측면 날개의 25 × 25 픽셀의 사각형 영역에서 평균 purpureus (자주색 광택 찌르레기) 깃털. 빨간색 화살표는 카메라의 방향을 나타냅니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50254/50254fig5large.jpg" target="_blank">큰 그림을 보려면 여기를 클릭하십시오</a> . <img alt="그림 6" fo:content-width="6in" fo:src="/files/ftp_upload/50254/50254fig6highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50254/50254fig6.jpg" /> 그림 6. 입사 조명과 보는 방향과 반 각도의 함수로 반사율의 색도 :. 확대 영역이 CIE 1976 색도 균일 저울 (USC)는 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50254/50254fig6large.jpg" target="_blank">큰 그림을 보려면 여기를 클릭하십시오</a> . / &quot;SRC =&quot;/ files/ftp_upload/50254/50254fig7.jpg &quot;를 50254/50254fig7highres.jpg /&gt; 그림 7. 입사 조명과 보는 방향 사이의 각도의 함수로 반사율을 가진 (빨강) 및 수직 원심 barbule의 (음영) 종축에 평면 : (A) 지배적 인 파장, (B) 비율 채도 (C ) 비율 휘도. 플롯의 색 음영 반사율의 RGB 색상입니다. 음의 파장 값은 비 스펙트럼 보라색 삼각형의 색상을 나타냅니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50254/50254fig7large.jpg" target="_blank">큰 그림을 보려면 여기를 클릭하십시오</a> . <img alt="그림 8" fo:content-width="5in" fo:src="/files/ftp_upload/50254/50254fig8highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50254/50254fig8.jpg" /> 그림 8. C. 두 개의 인접한 라미 사이의 말초 깃가지 (barbules) 및 근위 깃가지 (barbules)의 평균 방향 반사율 cupreus (AF리카 에메랄드 뻐꾸기). <img alt="그림 9" fo:content-width="6in" fo:src="/files/ftp_upload/50254/50254fig9highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50254/50254fig9.jpg" /> 그림 9. 겐 램프에 의해 조명 (A) 비 정류 이미지 카메라의 플래시 조명에 의해 (B) 비 정류 이미지, (C) 아핀 변환 된, 플래시 조명 이미지의 깊이에서 (D) 수용 가능한 날카로운 대상에서 필터링 대상 후보 필드 (E) 정류 램프 조명 이미지 (F) 회전 날개가 잘려 마스크, 최대 팁. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50254/50254fig9large.jpg" target="_blank">큰 그림을 보려면 여기를 클릭하십시오</a> .

우리는 구조적으로 복잡한 물질로 흩어져 빛의 방향으로 공간 변화를 샘플링 비파괴 방법을 제시한다. 동시에 고해상도 이미지와 미세 규모의 방향 기여를 캡처하는 동안 물질이 그대로 유지함으로써, 우리는 총 규모의 산란 행동을 유지합니다. 결과는 생물학 관련 위치와 규모에서 소프트웨어의 시각이다.

Light interacts with an organism's integument on a variety of spatial scales. For example in an iridescent bird: nano-scale structures produce color; the ...

본 절차의 전반적인 목적은 입사광과 관찰 방향을 제어하기 위해, 여러 구조적 스케일을 가진 구조적으로 복잡한 재료에서 산란되는 빛의 방향 변화를 측정하고 시각화하는 것입니다. 구형 갠트리 중심에 재료를 배치하고, 한쪽 암에는 램프를, 다른 쪽 암에는 카메라를 순차적으로 장착합니다. 소프트웨어상에서 재료를 중심으로 구 표면의 일련의 이산적인 위치들로 램프를 체계적으로 이동시키면서 재료를 촬영합니다.재료에서 관심 영역을 선택하고 각 사진에서 해당 영역을 구성하는 픽셀을 추출하십시오. 그런 다음 픽셀 값을 구(sphere) 상의 해당 위치에 매핑하여 선택한 영역에서 산란되는 빛의 방향을 시각화하십시오. 마지막으로, 이 데이터를 사용하여 여러 카메라 방향에서 각 분해능을 높인 추가 측정 계획을 수립하십시오.궁극적으로, 이 방법은 연구자가 유기체 구조와 방향성 시각 신호 사이의 관계를 규명하는 데 도움을 줍니다. 기존의 이미징 산란 기하학 구조와 비교했을 때 이 기술의 주요 장점은, 소프트웨어를 통해 여러 생물학적 관련 척도에 걸쳐 복잡한 재료의 방향성 반사율에 나타나는 공간적 변이를 시각화할 수 있다는 점입니다. 본 연구는 조류의 방향성 신호 전달과 깃털의 외관에 집중하고 있으나, 이 방법은 척도의 구조적 계층성을 보이는 다른 광학 시스템에도 유효합니다.실험의 첫 단계로, 타겟 링으로 둘러싸인 약 0.5인치 크기의 구멍이 있는 얇은 Ferris 금속 장착 플레이트를 준비합니다. 연구 대상이 되는 깃털을 플레이트 뒷면에 놓습니다. 관심 영역이 구멍의 중앙에 오도록 맞춥니다.다음으로, 깃털을 플레이트에 밀착시키기 위해 유사한 크기의 개구부가 있는 자성 필름 시트를 깃털 뒷면에 배치합니다. 깃털이 찢어지지 않도록 주의하며 필름과 플레이트의 개구부를 정렬합니다. 이렇게 하면 깃털의 평면적인 거시 표면이 플레이트 표면과 거의 일치하게 됩니다.갠트리를 구성합니다. 먼저 갠트리 좌표계의 원점에서 원형 구경의 중심을 맞추는 것부터 시작합니다. 갠트리 외부 암에 광원을 배치합니다.빛을 깃털에 정밀하게 조준하여 집중시킵니다. 그다음, 갠트리 내부 암에 카메라를 설치합니다. 타겟 링이 센서 너비에 가득 찰 때까지 카메라 거리와 매크로 렌즈의 초점을 조절합니다.이 단계에서 갠트리 암의 캘리브레이션이 완료되어야 하며, 카메라의 초점과 노출 설정이 구성되어 있어야 합니다. 카메라의 광축을 표면 평면에 수직으로 위치시켜 측정을 시작하십시오. 입사광 방향을 정의하는 일련의 위치 중 첫 번째 위치에 조명을 배치하십시오.위치는 어두운 방에서 깃털을 중심으로 구형으로 균등하게 분포되어야 합니다. 각 조명 위치에서 이전에 결정된 노출 브래킷의 각 노출 시간별로 raw 이미지를 캡처하십시오. 그런 다음 조명을 다음 위치로 이동하고 이 과정을 반복하십시오.데이터 수집이 완료되면, 각 사건에 대한 이미지 프로세싱을 시작합니다. 광원 방향. 모든 저역동범위(low dynamic range) 노출 이미지를 하나의 고역동범위(high dynamic range) 컬러 이미지로 합성합니다.이 고역동범위(high dynamic range) 컬러 이미지들은 시각화를 위한 데이터를 생성하는 데 사용됩니다. 프로세스 데이터를 탐색하기 위해 맞춤형 심플 브라우저 애플리케이션이 사용됩니다. 이 애플리케이션을 실행하면 첫 번째 입사 조명 방향으로 조명된 깃털 이미지가 포함된 창이 열립니다.이제 분석을 위해 깃털 혈관의 영역을 선택하십시오. 여기서는 제공된 옵션 중 직사각형 영역을 선택했습니다. 선택한 영역의 평균 방향성 광산란을 도식화합니다. 반사율을 방향의 함수로 나타내는 도식 창이 표시됩니다.이미지 창 옆에 Co-sign 창이 열리면 컬러 맵의 노출을 조정합니다. 소프트웨어를 사용하여 단위 구에서의 반사 컬러 맵을 휘도 RGB와 채도 간에 전환할 수 있습니다. 이하에서는 GB를 사용합니다.구체를 회전시키려면 구체를 클릭하십시오. 트랙볼 인터페이스를 활성화하려면 인터페이스를 드래그하여 회전시키십시오. 반사 반구를 보려면 구체를 기본 위치로 되돌리십시오.기본 위치에서 구체를 180도 회전시키십시오. 데이터의 또 다른 관점을 위해 투과 반구(transmittance hemisphere)를 보려면, 단위 구 위의 각 방향 반지름이 각각의 휘도 값에 따라 스케일링되어 표시되는 극좌표 도식(polar plot) 모드를 선택하십시오. 휘도 스케일링 구체의 컬러 맵을 RGB에서 크로마(chroma)로 변경하십시오.표시된 이미지의 조명 방향이 방향성 산란 도표에 빨간색 원으로 표시되어 있습니다. 다른 입사광 방향을 클릭하면 해당 방향에서 조명된 깃털을 볼 수 있습니다. 과다 노출을 보정하려면 이미지의 노출을 줄이십시오.다양한 규모의 계층에 따른 반사율을 조사하려면, 플롯 모드를 단위 구(unit sphere)로 되돌리고 RGB 컬러 맵을 사용하십시오. 선택 유형을 사각형 영역에서 선형 영역으로 변경합니다. 이렇게 하면 사각형 영역 내의 개별 미세 구조에서 발생하는 반사율을 연구할 수 있습니다.참조를 위해 직사각형 평균을 유지하면서, 새로운 창에 선형 평균의 반사율을 그래프로 그립니다. 여기서 선형 영역에 걸쳐 있는 깃털의 원위부 바 뮬(distal bar mules)이 수평 방향으로 빛을 반사하는 것을 확인할 수 있습니다. 선형 그래프에서 조명 방향 중 하나를 선택하여 왼쪽 이미지에 고반사성 원위부 바 뮬을 표시하고, 인접한 어두운 줄무늬를 조사하십시오.선형 선택 영역을 깃털 구조의 해당 영역으로 진입할 때까지 이동하십시오. 여기서는 선형 평균 플롯의 rami에서 기시하는 근위 ES 분지가 나타나며, 근위 ES가 빛을 수직으로 반사하는 것을 확인할 수 있습니다. 왼쪽 이미지에서 고반사성 근위 pares를 표시하기 위해 방향 중 하나를 선택하십시오.선형 플롯에서 수평 및 수직으로 빛을 반사하는 미세 규모 구조들이 결합되어 직사각형 플롯에 나타나는 원거리장 신호를 생성함을 관찰하십시오. 계층적 규모에 따른 방향성 광산란 측정 및 시각화의 기본 단계를 검토하였으므로, 다음으로는 깃털 장착 클립과 마운팅 플레이트에 밀착된 체크 무늬 교정 타겟을 사용하여 여러 카메라 방향에서 실험을 수행하기 위한 고급 카메라 교정 기술을 설명합니다. 카메라를 플레이트와 수직이 되도록 배치하십시오.적절한 노출을 위해 충분한 조명을 사용하여 이미지 한 장을 캡처하십시오. matlab 내의 boogey 카메라 캘리브레이션 툴박스에서 사용할 플레이트 이미지를 캡처하십시오. 플레이트의 수직축을 중심으로 120도 원뿔 범위 내의 카메라 위치에서 촬영한 9장의 이미지가 충분한 것으로 입증되었습니다.이 작업이 완료되면, 교정 타겟까지의 거리 Z를 포함하여 카메라 위치를 교정합니다. 다음으로, 교정 타겟을 제거하여 조리개를 둘러싼 타겟 링이 나타나게 합니다. 장착된 카메라 플래시를 사용하여 타겟 이미지 두 장을 캡처하는데, 하나는 플레이트와 수직인 방향에서, 다른 하나는 비스듬한 각도에서 촬영합니다.두 이미지는 병진 오프셋 T one 및 T two를 계산하여 타겟 링과 깃털까지의 카메라 거리를 보정하는 데 사용됩니다. 카메라 보정이 완료되었으므로, 이제 대체 방향 샘플링 패턴을 사용하여 여러 카메라 방향에서 빛 산란을 측정할 수 있습니다. 우선, 단순 브라우저를 사용하여 입사광 방향이 드문드문 샘플링된 구체와 수직인 카메라 방향을 포함하는 데이터셋을 여십시오.깃털에서 반사된 빛의 방향성 분포를 확인하십시오. 이 검토 결과를 바탕으로, 방향성 샘플링을 개선하기 위해 입사광 방향 세트를 정밀하게 조정하십시오. 이 위치들은 정반사 방향은 조밀하게, 비정반사 방향은 희소하게 샘플링해야 합니다.반구의 절반에 걸쳐 균일하게 분포된 6개의 추가 카메라 방향을 선택하십시오. 각 방향에 대해, 정반사 방향으로는 조밀하게, 비정반사 방향으로는 희소하게 반사 반구를 샘플링하십시오. 각 반구의 각 입사광 방향에 대하여, 먼저 카메라에 장착된 플래시를 사용하여 깃털을 둘러싼 타겟 링을 촬영하십시오.둘째, 노출 브라케팅의 각 노출 값으로 깃털을 촬영합니다. 그런 다음, 각 노출 사진을 합성하여 하이 다이내믹 레인지(high dynamic range) 컬러 이미지를 생성합니다. 갠트리 좌표를 사용하여 플래시 조명으로 촬영한 사진을 대략적으로 보정합니다.그런 다음 대상 중심을 찾아 이를 사용하여 깃털의 HDR 이미지를 마치 수직 방향에서 촬영한 것처럼 정밀하게 투영합니다. 처리 후, 단순 브라우저를 사용하여 깃털의 동일 영역에서 나타나는 방향성 반사율을 시각적으로 탐색합니다. 불균일하게 샘플링된 7개의 반구 각각에서, 각 카메라 방향에 따른 방향성 반사율 플롯을 극좌표계에 배치합니다. 이 극좌표 플롯에는 보라색 광택 찌르레기 깃털에서 측정된 여러 카메라 위치의 측정값이 표시되어 있습니다.빨간색 화살표는 카메라 방향을 나타냅니다. 구체 위의 카메라 위치는 삽입도에 표시되어 있습니다. 각각의 관찰 방향에서 수백 개의 입사 조명 방향으로부터 반사광을 수집합니다.RGB 색상 데이터를 통해 깃털이 일반 입사각에서는 청록색으로, 스치듯 입사하는 각도(grazing incidents)에서는 마젠타색으로 변하는 무지개색(iridescent)임을 확인했습니다. 이 기법은 입사 조명과 카메라 관찰 방향이 1차원으로 제한될 때 더 정밀한 각분해능 연구에 활용될 수 있습니다. 삽입된 그래프는 입사 방향과 관찰 방향 사이의 반각(half angle)에 따른 반사율의 채도를 나타냅니다.이러한 방향들이 원위부 바의 종축에 수직인 평면에 있을 때, 무지개색이 색도 공간을 가로질러 호를 그리면서 색조가 청록색에서 보라색으로 변합니다. 입사 방향과 관찰 방향 사이의 각도에 따른 반사율의 주파장을 여기에 나타냈습니다. 빨간색 선은 두 방향이 원위부 바의 종축과 동일한 평면에 있을 때에 해당합니다.음영 처리된 영역은 방향이 해당 축과 수직일 때를 나타냅니다. 음영의 색상은 반사 음성파의 RGB 색상입니다. 길이 값은 비스펙트럼 영역의 색상을 나타냅니다.주파장 외에도, 입사각과 관찰각 사이의 각도에 따른 반사율의 채도 백분율 및 휘도 백분율 데이터가 있습니다. 여기서 다시 한번, 빨간색 선은 입사광의 방향과 관찰 방향이 원위부 바(distal bar)의 길이축과 동일 평면에 있을 때에 해당합니다. 음영 처리된 영역은 해당 방향들이 그 축에 수직일 때를 나타냅니다.일반적인 측정법을 숙달하면, 이 기술을 사용하여 14시간 이내에 데이터를 획득하고 처리할 수 있습니다. 이 기술은 조류학 및 컴퓨터 그래픽 분야의 연구자들이 복잡한 깃털 형태와 조류 시각 신호의 방향성 효과 사이의 관계를 탐구할 수 있는 기반을 마련하였습니다.

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Research

연구

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공학

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