Методика бинаризации кадров видеосъемки движения микроорганизмов

от

А.М. Лях, Т.В. Рауэн, В.С. Муханов

ФИЦ «Институт биологии южных морей им. А.О. Ковалевского»

РФ, г. Севастополь, пр. Нахимова, 2

E—mail: me@antonlyakh.ru

DOI: 10.33075/2220-5861-2023-2-116-122

УДК 579.087.3:004.932.4                        

EDN: https://elibrary.ru/woqkce                                                                                                             

Реферат: 

   Траектории движения микроорганизмов это один из наиболее доступных источников данных об их реакции на внешние условия. Траектории изучают по видеозаписям. Специализированные программы трекинга обрабатывают видеоматериал и строят траектории, а мы при помощи математических методов анализируем характеристики траекторий и делаем выводы о зависимости двигательных паттернов микроорганизмов от окружающих условий.

   Таким способом мы пытаемся выявить взаимосвязь между особенностями движений микроскопических гетеротрофных динофлагеллят Oxyrrhis marina и наличием или отсутствием доступного питания. К сожалению, видео движения микроорганизмов получается низкоконтастным и программы трекинга не могут корректно опознать подвижные объекты. По этой причине написан скрипт, который улучшает заметность подвижных объектов. Для этого скрипт конвертирует видео в черно-белый (бинарный) формат. При помощи программы FFmpeg скрипт вырезает кадры видео и, при помощи программы ImageMagick, автоматически обрабатывает их, переводя в бинарный вид.

   В результате, к качественным бинарным изображениям кадров приводит следующая цепочка команд ImageMagick: исходный кадр → канал красного цвета (-channel r -separate) → растяжение гистограммы (-auto-level) → подгонка уровней черного и белого и гамма-коррекция (-level 70%,100%,3) → сглаживание (-blur 30) → инверсия (-negate) → адаптивная локальная пороговая фильтрация (-lat 30×30+5%).

   Последовательность команд записана в виде алгоритма в батч-файле Виндоус, который позволяет любому исследователю автоматически улучшать качество видеозаписей и подготавливать их ля последующего выделения траекторий движения микроорганизмов.

Ключевые слова: цифровая обработка изображений, траектория движения, коррекция гистограммы, локальная адаптивная пороговая фильтрация.

Для цитирования: Лях А.М., Рауэн Т.В., Муханов В.С. Методика бинаризации кадров видеосъемки движения микроорганизмов // Системы контроля окружающей среды. 2023. Вып. 2 (52). C. 116-122. DOI: 10.33075/2220-5861-2023-2-116-122

Полный текст в формате PDF

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

  1. Nathan R., Getz W.M., Revilla E., et al. A movement ecology paradigm for unifying organismal movement research // PNAS. 2008. Vol. 105. No. 49. P. 19052–19059.
  2. Holyoak M., Casagrandi R., Nathan R., Revilla E., Spiegel O. Trends and missing parts in the study of movement ecology // PNAS. 2008. Vol. 105. No. 49. P. 19060–19065.
  3. Wisnoski N.I., Lennon J.T. Scaling up and down: movement ecology for microorganisms // Trends in Microbiology. 2023. Vol. 33. No. 3. P. 242–253.
  4. Pennekamp F., Schtickzelle N., Petchey O.L. BEMOVI, software for extracting behavior and morphology from videos, illustrated with analysis of microbes // Ecology and Evolution. Vol. 5. No. 13. P. 2584–2595.
  5. Ershov D., Phan M.-S., Pylvanainen J.W., et al. TrackMate 7: integrating state-of-the-art segmentation algorithms into tracking pipelines // Nature Methods. 2022. Vol. 19. P. 829–832.
  6. Pennekamp F., Clobert J., Schtickzelle N. The interplay between movement, morphology and dispersal in Tetrahymena ciliates // PeerJ. 2019. No. 7. e8197.
  7. Bondoc-Naumovitz K.G., Laeverenz-Schlogelhofer H., Poon R.N., et al. Methods and measures for investigating microscale motility // arXiv. 2023. arXiv.2303.00068 [q-bio. CB].
  8. Kim J., Yuk B., Choi B., Yang M., Choi S., Lee K.-J., Lee S., Heo T.-Y. New machine learning-based automatic high-throughput video tracking system for assessing water toxicity using Daphnia magna locomotory responses // Scientific Reports. 2023. Vol. 13. No. 1350, pp. 1–13.
  9. Lowe D. C., Keeling P. J., Martin L. E., et al. Who is Oxyrrhis marina? Morphological and phylogenetic studies on an unusual dinoflagellate. Journal of Plankton Research. 2011. Vol. 33. No. 4. P. 555–567.
  10. Montagnes D. J., Lowe C. D., Roberts E. C. et. al. An introduction to the special issue: Oxyrrhis marina, a model organism? Journal of Plankton Research. 2011. Vol. 33. No. 4. P. 549–554.
  11. Roberts E. C., Wootton E. C., Davidson K. et al. Feeding in the dinoflagellate Oxyrrhis marina: linking behaviour with mechanisms. Journal of Plankton Research. 2011. Vol. 33. No. 4. P. 603–614.
  12. Рауэн Т.В., Муханов В.С., Баяндина Ю.С., Лях А.М. Влияние микропластика на пищевую и двигательную активность динофлагелляты Oxyrrhis marina в эксперименте // Биология внутренних вод. 2023. (В печати).
  13. FFmpeg. A complete, cross-platform solution to record, convert and stream audio and video. – URL: https://ffmpeg.org/ (дата обращения04.23).
  14. ImageMagick – Convert, edit, or compose digital images. – URL: https://imagemagick.org (дата обращения 04.23).
  15.  An A-Z index of Windows CMD commands. – URL: https://ss64.com/nt/ (дата обращения 04.23).
  16.  How to determine if image is dark? (high contrast, low brightness) – URL: https://stackoverflow.com/q/7935814/1615266 (дата обращения04.23).
  17.  Скрипт для бинаризации видео движения микроорганизмов. – URL: https://antonlyakh.ru/done/mov2bin/ (дата обращения 13.04.23).

Loading