생물 재료의 공간적 및 방향성에 따라 변화 광산란 측정

샘플을 측정하기 위해 방법을 사용하는 경우, 실험 카메라와 빛의 방향 설정을 결정해야하며, 카메라와 빛의 방향의 각 조합에 대해, 카메라는 서로 다른 셔터 속도로 여러 노출을합니다. 카메라를 이동하면이 이미지에서 볼 수 있듯이 시료의보기를 변경하기 때문에, 추가 처리가 필요하므로 우리는 일반적으로 카메라 방향의 작은 번호와 광원 방향의 큰 숫자를 사용합니다. 아래의 자세한 프로토콜에서는, 우리는 먼저 많은 광원 방향과 단일 카메라 방향 측정 방법 및 결과 데이터 (프로토콜 1)을 처리하고 시각화를 수행하는 방법에 대해 설명합니다. 단일 뷰 공부되는 현상을 관찰하기에 충분하면 그 자체로 사용할 수있는 기본 프로토콜에서는, 우리는 항상 (그림 1의 기본 루틴) 샘플 카메라 뷰에 수직을 유지합니다. 여러 카메라의 방향이 필요한 경우,샘플의 경사 전망을 발생하면 카메라를 이동의 효과를 취소하고이를 정확하게 표준 수직보기와 이미지를 정렬 왜곡 될 수 있습니다. 이러한 왜곡을 계산하기 위해, 우리는 정확하게 샘플을 기준으로 카메라의 움직임을 확인하기 위해 샘플을 주위에 배치 대상의 관찰을 사용하여 추가 보정 단계를 수행하십시오. 프로토콜은 2 세부 사항이 교정 절차 및 매개 변수를 선택하고 여러보기 (그림 1의 보조 루틴)에서 데이터를 수집하는 프로토콜 1을 여러 번 실행하는 방법에 대해 설명합니다. 마지막으로, 프로토콜 3 세부 데이터를 처리하는 동안 경사 뷰를 해결하기 위해 프로토콜 1에 삽입해야하는 추가 단계. 1. 사고 방향의 영역 (그림 1의 주 루틴)을 통해 일반 표면의 방향에 흩어져 빛을 측정 측정 할 개체를 준비하고 마운트 얇은 비철 금속 마운팅 플레이트를 준비합니다대상의 링 (그림 2에서 볼 수)에 둘러싸여 ½ 인치의 조리개. 측정 할 재료를 준비합니다. 깃털을 측정하는 경우, pennaceous 베인의 압축 해제 또는 잘못 정렬 된 섹션을 수정하기 위해 미늘 신랑. 접시의 뒷면에 물체의 표면 (날개의 앞면 얼굴) (대상 링 반대)하다. 센터 플레이트 ½ 인치의 구멍을 통해 관심 영역. 따라서 접시에 평평하게 개체를 눌러 개체 (날개의 반대면)의 뒷면에 5/8-inch 구멍과 자성 박막의 시트를 놓습니다. 표면을 깎는하지 않고 판의 구멍에 필름의 구멍을 맞 춥니 다. 원형 조리개의 원주 주위에 고정 된 평평한 표면, 판의 표면과 평면 매크로 표면 대략 일치를 얻을 수 있습니다. 갠트리를 구성 를 찾습니다갠트리 좌표계의 원점에서 원형 조리개의 중심입니다. 갠트리 외부 팔에 광원을 배치합니다. 조준하고 좁은 조리개가 균일 모든 광원 각도에 대해 켜져 있는지 보장 물체에 빛을 초점을 맞 춥니 다. 갠트리 내 팔에 카메라를 놓습니다. 카메라 거리와 대상의 링 센서의 폭을 채울 때까지 매크로 렌즈의 초점 거리를 조정합니다. 카메라와 램프 팔의 회전 운동을 (θ, φ) 보정합니다. 카메라와 램프 표면 법선과 정렬되도록 정상 개체의 표면에 대하여 경사 (θ) 보정 할 때 θ = 0. 램프의 방위각에 카메라의 방위각 (φ) 보정합니다. 촬영 된 이미지는 나중에 프로토콜 회전 할 수 있기 때문에 절대 방위각 방향은 중요하지 않습니다. 카메라 초점과 노출을 설정 로타TE는 개체까지 카메라를 방목 각도에서 볼 수 있습니다. 필드 (DOF)의 깊이를 최소화하기 위해 F-수를 감소 후, 구멍의 중심에 초점 평면을 설정합니다. 조리개를 둘러싼 대상의 반지의 초점이 될 때까지 DOF를 높이기 위해 F-수를 늘립니다. 회절 DOF에 의한 흐림 사이의 타협이 필요할 수 있습니다. 마운팅 플레이트에 밀착 색상 표준을 클립. 를위한 RGB 이미지는 맥베스 색상 검사기를 사용합니다. Spectralon을 사용하여 UV-가시 NIR 측정은합니다. RAW 형식의 색상 표준을 촬영하고 있습니다. 화이트 밸런스 이미지의 색상 채널 배율을 계산합니다. 가장 극단적 인보기 및 조명 방향에 따라 장면의 동적 범위에 걸쳐 노출 브래킷을 찾을 수 있습니다. 브래킷의 각 노출 시간에 렌즈 캡을 센서를 노출하여 어두운 노이즈 이미지를 획득. 사고 방향의 띄엄 띄엄 샘플링 구에서 측정을 수집 표면 평면 {θ, φ} = {0,0}에 일반 카메라 축 위치를 지정합니다. 거친 샘플링 (예를 들면 이하 500 포인트)를 사용하여 영역에 균일하게 분포 된 위치의 일련의를 통해 빛을 단계. 샘플링의 각 입사광의 방향 : 노출 브래킷의 각 노출 시간 RAW 이미지를 캡처합니다. 카메라 조명 하나의 이미지를 캡처 플래시 갠트리 램프 조명을 억제하는 비교적 짧은 노출 시간으로 동기화 탑재. 다음 입사광의 방향과 반복에 진출. 띄엄 띄엄 샘플링 구에서 프로세스 측정 RAW 포맷에서 그레이 스케일, 16 비트 리니어, PGM 형식으로 변환, 그 demosaicing 기능을 비활성화하려면 디버그 (문서) dcraw의 모드를 사용 : 각 어두운 소음 노출. 각각의 입사 광선의 방향에 각 개체의 노출. </ OL> 모두 낮은 다이나믹 레인지 (LDR) 하나의 높은 동적 범위 (HDR) 각 입사광 방향에 대한 컬러 이미지로 겐 램프 조명 아래 그레이 스케일 노출 통합 할 수 있습니다. 각 LDR 노출의 해당 어두운 노이즈 이미지를 뺍니다. Demosaic 각 LDR 한 분기 스케일 이미지를 얻을 수있는 노출. 화이트 밸런스 단계 1.C.3에서 계산 된 색상 채널 멀티 플라이어를 사용하여 각 LDR 노출. 병합 어두운 소음 공제 LDR 각 픽셀 위치에서 모든 값을 합산하고 노출 시간의 합으로 나누어, 두 금액의 과다 픽셀을 생략하여 단일 HDR 이미지에 노출. 반 float 정밀도 및 손실 웨이블릿 (PIZ) 압축 인코딩 EXR 형식으로 저장 HDR 이미지. 카메라의 방향은 정식 방향이 아니거나 측정 실행은 여러 카메라의 방향 설정의 일부 (그림 1의 보조 루틴 인 경우ND 프로토콜 2) demosaiced 한 분기 규모의 각 입사 빛의 방향에 대한 플래시 조명 추적 대상의 하나의 LDR 그레이 스케일 노출 EXR 형식의 LDR 컬러 이미지를 변환합니다. 에 투영 정규 뷰에 각 HDR 램프 조명 이미지를 변환 할 수 있습니다. 플래시 조명 이미지를 사용하는 프로토콜 3에 따라 우리의 경우 예를 들어 90 ° 회전 방위 변형 꽃대 수직 날개 끝까지 – 원하는 방향으로 HDR 이미지를 회전합니다. 원형 조리개 주위에 단단히 HDR 이미지를 자릅니다. 조리개 외부 대상과 금속판을 마스킹 최대 25 %까지 파일 크기를 줄일 수 있습니다. 픽셀로 구성된 모든 방향 반사율 값을 포함하는 파일, 이미지의 여러 각 블록에 대해 하나의 세트를 만들 HDR 이미지의 전체 집합에 데이터를 바꿔. 이러한 방향 반사율 캐시 파일에 빠르게 액세스 할 수 있도록 구성되어 있습니다3D 개체의 2D 투영 한 픽셀 위치의 방향 색상 측정거야. 시각화 규모의 계층 간 광산란을 공간적 변화 측정을 검색하려면 단계 1.E.에서 처리 된 데이터를 해석하는 사용자 정의 SimpleBrowser 응용 프로그램을 사용 SimpleBrowser 첫 번째 입사 조명의 방향에 의해 조명 날개의 이미지를 포함하는 창으로 열립니다. 깃털 날개의 이미지에서 개별 픽셀 또는 선형 또는 직사각형 배열의 픽셀 그룹은 (그림 3)을 선택 할 수 있습니다. 분석을위한 깃털 날개의 사각형 영역을 선택하여 진행합니다. 그런 다음, 선택한 영역의 평균 방향 광 산란을 플롯. 방향 코사인의 함수로 반사율을 보여주는 플롯 창 이미지 창 (그림 4 R1)에 인접 열립니다. 기본적으로, 최대 휘도의 방향 (투과율 방향 타이에피칼 깃털 측정은 1)의 노출이 할당됩니다. 감소 또는 반 정지 (√ 2 개) 증가 반사율 컬러 맵의 노출을 조정할 수있는 노출을 증가시킨다. 주기 휘도, RGB 및 색도 사이의 반사율 컬러 맵 (그림 4 R1, R2, R3 및 참조). 다음 단계는 RGB를 사용하십시오. 구를 회전하려면 트랙볼 인터페이스를 사용하려면 그것을 클릭합니다. 회전을 유발하는 인터페이스를 드래그합니다. 반사율 반구를 보려면, (그림 4 R2 참조) 기본 위치로 영역을 반환합니다. (그림 4 T2 참조) 투과율 반구를 볼 수있는 기본 위치에서 구 180 ° 회전합니다. 다른 데이터보기의 경우, 각각의 휘도 값으로 단위 영역에서 각 방향의 반경을 확장 북극 플롯 모드를 선택합니다. RGB의 색도 (P3 참조, F3, S3, 그림 4의 A3로 휘도 조정 된 영역의 색상 맵을 변경 </str사연>). 표시된 이미지의 조명 방향은 (그림 4) 방향 산란 음모에 빨간색 원이된다. 그 방향에서 조명 날개의 이미지를 표시하는 다른 사건 조명 방향을 클릭합니다. 감소 나 지역을 통해 공개하고 노출 부족 할 이미지의 노출을 증가시킨다. 저울의 계층 구조를 통해 반사율을 조사하기 위해, 단위 구와 RGB로 색상 맵에 플롯 모드를 복원합니다. 검토,이 그래프는 이미지에서 선택한 사각형 영역의 평균 방향 반사율을 표시합니다. 직사각형의 선형 (그림 3)에 대한 선택 유형을 변경합니다. 이 사각형 영역의 개별 미세 규모의 구조에서 방향 반사율의 연구를 허용합니다. 참고 사각형의 평균을 유지하면서 새 창에서 선형 평균 반사율을 플롯. 노출과 RGB로 설정 색상 맵을 조정합니다. <l나는> 선형 평균 그래프에서 선형 영역에 포함되는 말초 깃가지 (barbules)는 수평 방향 (그림 8)에서 빛을 반영하여 볼 수 있습니다. 왼쪽의 이미지에 반사 말초 깃가지 (barbules)를 표시하는 선형 플롯의 조명 방향 중 하나를 선택합니다. 그것은 인접한 라미의 근위 깃가지 (barbules) 지점 날개의 영역에 도달 할 때까지 날개의 끝을 향해 선 단계. 선형 평균 음모에 인접 깃가지 (barbules)는 수직 방향 (그림 8)에서 빛을 반영하여 볼 수 있습니다. 왼쪽의 이미지에 반사 근위 깃가지 (barbules)를 표시하는 방향 중 하나를 선택합니다. 선형 그래프에서 직사각형의 음모에 보이는 멀리 필드 신호를 생성하기 위해 결합 수평 및 수직 방향으로 빛을 반사 미세 규모의 구조를 관찰합니다. 2. 여러 카메라 방향 (보조 루틴에 흩어져 빛을 측정그림 1의) 여러 카메라 뷰와 비 균일 한 방향 샘플링은 우리가 방향 반사율의 특정 기능을 연구 할 수 있습니다. 교정 단계 2.A와 2.B의 추가와 함께, 프로토콜 1 복수의 카메라 뷰를 처리하기 위해 확장되었습니다. 그래픽으로 그림 1에 보조 루틴 II.A 및 II.B으로 그림 두 가지 특정 예는 단계 2.C 아래 2.D에서 앞으로 설정됩니다. 이러한 경우, 카메라의 방향은 객체의 표면의 정상에서 경사 방향에서 촬영되고 있다는 것을 의미의 표준 방향 (표면에 수직)에서 변경됩니다. 이미지가 동일한 좌표 시스템으로 매핑해야하기 때문에, 우리는 조정하고 샘플을 둘러싼 플래시 촬영 대상 (그림 9)를 참조하여 표준 방향과 일치하도록 각 사진을 휘게. : 카메라 프로젝션 및 위치 조정 이 단계의 목적은 카메라 PROJ를 계산한다ection 및 이미지 변환에 사용되는 위치입니다. 마운팅 플레이트에 밀착 검사 무늬의 보정 대상을 클립. 표준 카메라 뷰 (예 : {θ, φ} = {0,0}) 및 기타 다양한 카메라 뷰에 여러 이미지를 표준보기를 중심으로 120 ° 콘에 걸쳐에서 하나의 이미지를 캡처합니다. Bouguet 도구 상자 A, B MATLAB 카메라 교정 툴킷에 이미지를로드합니다. 카메라 행렬을 재구성하는 이미지의 각 격자 모서리를 추출합니다. 내장 카메라 투사 행렬 (P) 및 외부의 카메라 위치를 행렬 (M)를 보냅니다. 내장 카메라 투영 초점 길이와 주요 점으로 구성되어 있습니다. 외부의 카메라 위치는 주로 번역으로 구성되어, 그것은 카메라 위치에 세계의 기원을 변환합니다. 갠트리 턴테이블 좌표 (X), 즉 Bougue에 교정 표적 좌표 변환 행렬을 구한다갠트리 공간 t 공간입니다. 풉니 금속판에서 검사기 패턴입니다. 대상 위치와 투사 오프셋 보정 : 이 단계의 목적은 교정 비행기, 대상면, 샘플 사이의 오프셋을 계산하고, 대상 위치를 찾을 수 있습니다. 갠트리의 카메라가 광학 축 표면 평면에 수직이되도록 좌표 회전, 표준 프레임 즉. 플래시 조명 조리개를 둘러싼 대상의 링의 이미지를 캡처합니다. 이 이미지 정렬에 대한 표준 이미지입니다. 원시 카메라 출력 (프로토콜 단계 1.E.3.a. 및 1.E.4에 설명.) 처리합니다. 대상 인식을 혼동 할 수 길잃은 반사 하이라이트를 제거 링 대상 영역 내부와 외부 영역을 마스크 한 후 이미지의 대상을 찾을 수 있습니다. 방목 각도로 카메라를 회전하고 이미지를 캡처합니다. 표준 C를 계산amera이 (MC = M * RC 버전) 포즈 방목 각도 카메라가 외부의 카메라 단계 2.A.3의 행렬 M에 따라 (MG = M *는 Rg)를 포즈. 이는 Bouguet 검사기 패턴의 위치에 따라 번역이 포함되어 있습니다. 종이 대상 링의 두께의 번역을 상쇄하여 M을 재정의. Bouguet 바둑판의 평면 및 종이 대상 링의 대상, 즉 두께의 링의 평면 사이의 갠트리 공간에 오프셋 될 때까지 시행 착오 (교정 평면에 대해 다른 오프셋을 사용하여 M을 재 계산)에 의해 반복 해결. 표준 이미지의 대상에 방목 각 이미지의 대상을 다시 투영하여 각 반복의 오프셋 (offset)를 확인합니다. 대상의 링의 평면과 평면 O 사이의 갠트리 공간에 오프셋 때까지 시행 착오를 표준 이미지의 천공 객체 위에 방목 각 이미지의 천공 개체를 재 투영에 이전 단계의 절차에 따라 M을 재정의F 천공 개체, 금속 플레이트 즉 두께가 해결되었습니다. 세븐 비 균일 샘플링 반사율 반구 (그림 1의 차 정기 II.A)을 측정 표면에 수직 카메라 뷰에서 측정 된 반사 된 빛의 방향 분포를 조사, 즉 {θ, φ} = {0,0}와 같은 프로토콜 1의 설명. 더 밀도 비 반사 더 띄엄 띄엄 방향과 반사 방향에서 카메라 생기를 기록 반사율 반구를 리샘플링. 균일 반 반구에 분산 6 추가 카메라 방향으로 반사율을 샘플링하기 위해 동일한 기준을 적용, 즉 {θ, φ} = {30.0}, {30,90}, {60,0}, {60,45} , {60,90}, {60135}. 초기 실행의 반사 각도와 결합 각의 보는 방향에서 6 건 실행의 반사 영역을 예측하고있다. 7 비 균일 각각의LY 샘플링 반구, 1.D. 단계의 지침에 따라 측정을 수집하고 처리 및 1.E. 위. 시각적 단계 1.F.의 지침에 따라, 7 비 균일 샘플링 반구의 각 깃털의 같은 지역에서 방향 반사율을 찾아 위. 각 플롯의 위치는 그 카메라의 방향 (, 또한 그림 5 그림 1의 일상 II.A의 시각적 결과를 참조)을 기반으로하는 극 좌표계에서 7 카메라 각 방향에 대한 방향 반사율 그래프를 정렬합니다. 각도 (그림 1의 차 정기 II.B)와 색상 변경에 대한 자세한 정보를 얻기 위해 정밀하게 샘플링 반원 경로를 측정 단계 2.C.1에 설명 된대로 SimpleBrowser 응용 프로그램과 입력에게 카메라 방향 {θ, φ} = {0,0}과 비 균일 샘플링 반사율 반구의 처리 측정을 시작합니다. 에서 선택이미지의 E 픽셀을 선택한 다음 선택한 픽셀 위치에 반구형 반사율의 휘도의 90 백분위 수에 비행기를 맞습니다. 정밀 샘플 반사 평면에서 반사 반사율 1D 수집 실행을 구축합니다. 이전 단계에서 정의 된 평면에서 ½ ° 반 각 단위 갠트리 팔 각도를 생성합니다. 반 각도와 동일 0 °로 시작하고 90 °에 반 각도를 높일 수 있습니다. 수집 실행의 각 측정 각 카메라의 방향이 정반사 방향으로 위치되도록 반 벡터가 일정하고 정상 표면에 동일한 유지합니다. 1.D. 단계의 지침에 따라 측정을 수집하고 처리 및 1.E. 위. 단계 2.D.1에서 반사 비행기를 맞게하는 데 사용 된 것과 동일한 픽셀을 중심으로 매우 작은 영역 (예를 들어 3 × 3 픽셀)를 샘플링하면서 시각적 단계 1.F.의 지침에 따라 1D 방향 반사율을 찾습니다. 최대 반사율, 즉 방향 찾기정상 음영. 3 추가 획득 단계 2.D.2과 같은 방법으로.에서 실행 구성이 아니라 일반면 정상보다 음영에 반 벡터를 설정합니다. 3 추가 실행을위한 정상 음영을 포함하는 평면에 놓여 있지만 단계 2.D.1에 정의 된 반사 평면에 대하여 회전 45 °, 90 °, 135 °로되는 갠트리 팔 각도를 생성합니다. 1.D. 단계의 지침에 따라 측정을 수집하고 처리 및 1.E. 위. 단계 2.D.1에서 반사 비행기를 맞게하는 데 사용되는 픽셀을 중심으로 매우 작은 영역 (예를 들어 3 × 3 픽셀)를 샘플링하면서 시각적 단계 1.F.의 지침에 따라 1D 방향 반사율을 찾습니다. SimpleBrowser의 수출은 평균이 매우 작은 지역의 빛남을 반영합니다. MATLAB에서 색도 다이어그램 (그림 6)에 반 각도의 함수로서 색도을 플롯. 반 각도의 함수 (<으로서 색조, 채도 및 광도 음모강해> 그림 7). 4 개의 1D 인수는 위와 같은 네 가지 평면에서 실행하지만,이 시간이 반사율의 폭과 부패를 측정하기 위해 빛과 카메라의 방향을 설정 구축합니다. 상수를 10 °로 빛과 카메라 사이의 반 각도를 설정합니다. 평면에 직교 축을 중심으로 1 ° 반 벡터 단위 갠트리 팔 각도를 생성합니다. -80 °에 해당하는 반 벡터로 시작하고 0 °가 음영은 정상 같음 +80 °에 반 벡터를 높일 수 있습니다. 모든 카메라 방향이 정반사 방향에 위치합니다. 단계 1.D.의 지침에 따라 수집, 처리 및 수출 측정 및 1.E., 그리고 2.D.6. 각각. MATLAB에서 반 벡터 및 음영 정상 사이의 각도의 함수로 색도 다​​이어그램에서의 색도 음모. 그 색조, 채도, 및 반 벡터 정상 음영 사이의 각도의 함수로 휘도를 플롯. </lI> 3. 투영 변환 투영 정규 뷰 또는 표면을 평면에 직교 뷰 방향에 각 HDR 이미지를 변환 할 수 있습니다. 측정 실행이 같은 프로토콜 2에서 설명하고 그래픽 그림 1의 보조 루틴과 그림의 예와 같은 여러 카메라 방향 설정의 일부입니다 때이 프로토콜은 단계 1.E.3.b에 액세스 할 수 있습니다. 비 반사 방향에서 조명 표준 이미지를 참조하십시오. (방목 반사 방향에서 종이의 흰색 표면에 검정 잉크 사이의 감소 된 명암 감지 실패를 대상으로 이어질 수 있습니다. 이미지의 선명도를 비교하여 그림 9와 B). 표준 이미지의 각 대상의 중심의 좌표를 찾습니다. 주어진 램프 카메라 방향 쌍 (그림 9의 B)를위한 카메라 장착 플래시 조명에 의해 대상 이미지를로드합니다. 대략 육 차원 속의단계 2.B.7에서 갠트리 카메라 행렬 M 계산을 사용하여 표준 카메라 프레임에 대상 이미지를 nsform. 변환 대상 이미지 (그림 9 C)의 각 대상의 중심 좌표를 찾습니다. 이미지와 참조 대상 사이의 최소 거리를 찾아서 정규 이미지는 참조 대상 변환 대상 이미지의 각 목표를 일치합니다. 방목 각도 (그림 9 D)에서 DOF으로 인한 흐린 목표를 폐기하십시오. 해결 2D 투영 맵 이미지가 동일한 프레임에서 정식 – 이미지 대상에 표준 프레임에서 대상으로하는 변환.에게 다시 천공 객체 (단계 2.B.8의 M.)보다는 대상 (2 단계에서 M의 평면의 평면을 통해 원본 이미지 프레임에 표준 이미지 프레임에서 휘지에 적합 목표를 Untransform. B.7.). 천공 OB에 대상 이미지의 천공 객체를 매핑 대상 좌표 쌍을 저장정규 대상 이미지 JECT. 램프 (그림 9)에 의해 조명 HDR 이미지를로드합니다. 표준 프레임 (그림 9에서 E)에 HDR 이미지를 변환하는 공간 투영 좌표를 저장 대상에서 변환 쌍을 추론. 기본 프로토콜로 돌아갑니다. Dcraw는 데이비드 관에 의해 개발 된 오픈 소스 컴퓨터 프로그램입니다. 그것은 표준 이미지 형식으로 카메라 고유의 RAW 형식의 이미지 (즉, 처리되지 않은 CCD 데이터)로 변환합니다. 참조 http://www.cybercom.net/ ~ dcoffin / dcraw /을 . B Bouguet 도구 상자 장 – 이브 Bouguet에 의해 개발 된 MATLAB을위한 카메라 보정 도구입니다. 참조 http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc을 .