Bu makalede, simüle ve görsel sistem adaptasyonu incelemek için yeni bir yöntem tarif eder.
Bir renk eksikliği veya hastalık nedeniyle optik ya da yaş farklarının, örneğin ya: Birçok teknikleri bir görüntü farklı bir görsel duyarlılıkla bir kişiye nasıl görüneceğini görselleştirmek için geliştirilmiştir. Bu protokol, simülasyonlar içine duyusal uyum dahil etmek için bir yöntem açıklanır. Protokol renkli görme örnekle anlatılmıştır, ancak görsel uyarlamadan herhangi bir biçimde, genel olarak uygulanabilir bir. Protokol retinal ve kortikal mekanizmalar kodlayan renk ve bunların nasıl geçerli uyarıcı renk ortalama renk ve aralığı hem de kendi hassasiyetini ayarlamak ilgili standart ve olası varsayıma dayalı insan renkli görme basit bir model kullanılır. Bir bağlamında kendi ortalama tepki farklı bağlam için eşit şekilde mekanizmaların kazanç uyarlanmıştır. simülasyonlar adaptasyon teorik sınırlarını açığa ve optimal belirli Çevreyi eşleştiği "uyarlanmış görüntüleri" üretilmesine yardımcınment veya gözlemci. Onlar da farklı gözlemciler veya farklı ortamlarda uyum etkilerini keşfetmek için ortak metrik sağlarlar. Bu görüntülerle görsel algı ve performansı nitelendiren görme veya diğer duyu sistemlerinde uzun süreli adaptasyon işlevlerini ve sonuçlarını incelemek için yeni bir araç sağlar.
Biz değiştirmek gibi dünya başkalarına veya kendimize neye benziyor olabilir? Bu sorulara verilen yanıtlar doğası ve algı mekanizmaları ve duyusal kodlama normal ve klinik varyasyonları hem sonuçlarını anlamak için temelde önemlidir. teknikler ve yaklaşımlar çok çeşitli görüntüler farklı görsel hassasiyetlere sahip bireylere nasıl görünebileceğini simüle etmek için geliştirilmiştir. Örneğin, bu renk eksikliklerin farklı türlerine göre ayırt edilebilir renk simülasyonunu içeren 1, 2, 3, 4, bebekler ya da daha büyük gözlemci 5, 6, 7, 8 ile çözülebilir mekansal ve renk farklılıkları, 9 , görüntüler periferik görme nasıl göründüğünü <s Sınıf = "xref"> 10, ve optik hatalar veya hastalığın 11, 12, 13, 14 sonuçlarından kadar. Bunlar ayrıca, diğer türler 15, 16, 17 için de mümkündür ayrımlar görselleştirmek için uygulanmıştır. Tipik olarak bu simülasyonlar bir görüntü filtrelemek ve böylece azaltılması veya zorluk görmekte yapıyı çıkarmak için farklı popülasyonlarda hassasiyet kayıplarının ölçümleri kullanılır. Örneğin, renk körlüğün en yaygın formu, orta ya da uzun dalga boylarına duyarlı, iki fotoreseptör birinin kaybı yansıtır ve bunların sinyallerini çıkarmak için süzüldü ve görüntüler tipik olarak "kırmızı-yeşil" tonlar 1 yoksun görünür. Benzer şekilde, bebeklerin daha fakir keskinliğine sahip olduklarını ve bu nedenle onların azaltılmış uzaysal hassasiyet için işlenmiş görüntüler bulanık görünür ..> 5 f "Bu teknikler Ancak, onlar değil başka olmayabilir bu bir kişinin görebileceğini çok değerli açılımlar sağlamaktadır – ve genellikle amaçlanmamıştır – gözlemcinin fiili algısal deneyim tasvir ve bazı durumlarda yanlış olabilir gözlemci mevcut miktarı ve bilgi türleri.
Adaptasyon 18, 19 – Bu makalenin görsel kodlama temel bir karakteristiği içerir görsel deneyim farklılıkları simüle etmek için geliştirilen yeni bir teknik tarif edilmektedir. Tüm duyu ve motor sistemleri sürekli maruz kaldıkları bağlamına ayarlayın. vizyon oda ne kadar parlak veya loş için barındırır iken bir odada bir keskin koku çabucak kaybolur. Önemli olan, bu ayarlamalar böyle bir kişinin yüzüne 20 özelliklerine olarak "üst düzey" algılamalar dahil hemen hemen her uyaran özellik için ortaya,Sınıf = "xref"> 21 ya da ses 22, 23, hem de göz hareketleri ya da bir nesne 24, 25 uzanirken üretilen motor komutları kalibre. Aslında, adaptasyon olasılıkla neredeyse tüm nöral işleme önemli bir özelliktir. Bu makale temelde adaptasyon 26, 27, 28, 29, belirli bir hal altında belirli bir gözlemci görünecektir nasıl tahmin etmek "imajını uyarlayarak" tarafından, görüntülerin görünüm simülasyonları içine bu adaptasyon etkileri dahil etmek verilmektedir. Birçok faktör bir gözlemci hassasiyetini değiştirebilir, ancak duyarlılık kayıpları sistem adapte varsayarak olmadan tahmin edildiğinden daha az dikkat çeken böylece adaptasyon genellikle bu değişikliklerin önemli yönlerinden telafi edebilir. Tersine, çünküAdaptasyon, mevcut uyarıcı bağlama göre hassasiyetini ayarlar, bu ayarlamalar da çevre değiştiğinde kadar algılama değişebilir kadar tahmin etmek için dahil etmek çok önemlidir.
Aşağıdaki protokol görüntülerin renk içeriğini uyarlayarak tekniğini göstermektedir. Adaptasyon 30 kalıplarıdır olarak renk görme, renk kodlaması ilk sinir aşamaları oldukça iyi anlaşılmış bir avantajı vardır. Gerçek mekanizmaları ve ayarlamalar karmaşık ve çeşitlidir, ancak adaptasyon önemli etkileri en az bir basit ve geleneksel iki aşamalı modeli (Şekil 1a) kullanılarak yakalanabilir. Birinci aşamada, renk sinyalleri ilk olarak, kısa, orta ya da uzun dalga boyunda (S, M ve L koniler) için maksimum duyarlı olan koni fotoreseptör üç tip tarafından kodlanır. İkinci aşamada, farklı koniler gelen sinyaller "renk rakip" cha oluşturmak üzere sonradan receptoral hücreler içinde birleştirilirFarklı konileri antagonistik girdileri almak nnels (böylece "parlaklık" bilgi kodlama) ve konik giriş birlikte toplamı "olmayan karşıt" kanal (ve bu nedenle "renk" bilgi iletmek). Uyum Her iki aşamada gerçekleşir ve iki farklı renkte yönlerine ayarlar – (koniler) ortalama ve (sonrası receptoral kanallarda) varyans 30, 31. simülasyonların hedefi, uyarlanmış çıkışları görüntüyü modeli mekanizmalarına bu ayarlamaları uygulamak ve sonra kılmaktır.
uyarlama görüntülerin süreç altı birincil bileşenleri içerir. Bunlar 1) görüntüleri seçiyor; 2) görüntü spektrumları formatını seçerek; 3) ortamda renk değişikliği tanımlayan; 4) gözlemcinin duyarlılık değişikliği tanımlayan; 5) adapte görüntüler oluşturmak için programı kullanılarak; ve 6) adaptasyon sonuçlarını değerlendirmek için görüntüleri kullanarak. TO aşağıdaki ayrıntılı olarak bu adımların her biri dikkate alır. Görüntülerin 5 örneklerini gösterir modeli ile işlenen – Şekil 2 ise temel model ve mekanizma tepkileri, Şekil 1 'de gösterilmektedir.
resimli protokol ortamında veya gözlemci bir değişikliğe adaptasyon etkisi görüntüleri tasvir edilebilir gösterilmiştir. Bu betimleme modeli için yapılan varsayımlara bağlıdır alır formu – renk kodlu nasıl, örneğin, nasıl kodlama mekanizmaları tepki ve uyum. hipotez kanalların özellikleri nelerdir örneğin, ve bunlar adapte varsayılır nasıl – Böylece en önemli adım renk görüşü için model üzerinde karar vermektir. diğer önemli adımlar arasında adapte iki ortamlar ya da iki gözlem…
The authors have nothing to disclose.
Sağlık (NIH) hibe EY-10834 Ulusal Sağlık Enstitüleri tarafından desteklenir.
Computer |
Images to adapt |
Programming language (e.g. Visual Basic or Matlab) |
Program for processing the images |
Observer spectral sensitivities (for applications involving observer-specific adaptation) |
Device emmission spectra (for device-dependent applications) |