生物材料からの空間的及び道順変化する光散乱の測定

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測定対象物を準備し、マウント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。 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。 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。 センタープレートの½インチ口径以上の関心領域。 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。 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。 ガントリーを設定検索するガントリ座標系の原点に円形の開口の中心。 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。 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。 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。 カメラピントと露出を設定ロタ島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。 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。 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。 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。 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。 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表面平面{θ、φ} = {0,0}への通常のカメラ軸を置きます。 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。 サンプリングの各入射光の方向の場合： 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。 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。 次の入射光の方向と繰り返しに進む。 まばらサンプリングスフィアからプロセス測定 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： 各ダーク騒音暴露。 各入射光の方向でオブジェクトの各露出。 </ OL> 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。 各LDR露出から対応するダークノイズ画像を減算。 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。 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。 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。 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。 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）： 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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</strオング>）。 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。 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。 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。 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。 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。 <l私は>リニア平均プロットでは、線形領域で張ら遠barbulesを水平方向（ 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。 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。 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。 ：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。 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。 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。 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。 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。 を外します金属板からチェッカーパターン。 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。 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 。 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。 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。 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。 放牧角度にカメラを回転させ、画像をキャプチャします。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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）。 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。 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。 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。 </lI> 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。 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。） 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。）。 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。 ランプ（ 図9）で照らさHDR画像をロードします。 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。 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 。