Visualizzazione visiva Adattamento

Quale potrebbe essere il mondo simile ad altri, o per noi stessi come si cambia? Le risposte a queste domande sono di fondamentale importanza per comprendere la natura e meccanismi di percezione e le conseguenze di entrambe le varianti normali e clinici codifica sensoriale. Una grande varietà di tecniche e approcci sono stati sviluppati per simulare come le immagini possono apparire alle persone con diverse sensibilità visiva. Ad esempio, questi includono simulazioni di colori che possono essere discriminati da diversi tipi di difetto di colore ^{1, 2, 3, 4,} le differenze spaziali e cromatiche che possono essere risolti da neonati o osservatori anziani ^{5, 6, 7, 8, 9} , come le immagini appaiono in visione periferica <s up class = "xref"> 10, e le conseguenze di errori ottiche o malattia ^{11, 12, 13, 14.} Essi sono anche stati applicati per visualizzare le discriminazioni che sono possibili altre specie ^{15, 16, 17.} Tipicamente, tali simulazioni utilizzano misurazioni delle perdite di sensibilità in diverse popolazioni di filtrare un'immagine e quindi ridurre o eliminare la struttura hanno difficoltà a vedere. Ad esempio, forme comuni di daltonismo riflettono una perdita di una delle due fotorecettori sensibili alle lunghezze d'onda medie o lunghe, e immagini filtrate per rimuovere i loro segnali tipicamente appaiono privi di tonalità "rosso-verdastro" ^1. Analogamente, i bambini hanno più povera acuità, e così le immagini elaborate per la loro ridotta sensibilità spaziale appaiono sfocati . f "> 5 Queste tecniche forniscono preziose illustrazioni di ciò che una persona può vedere che un altro non può tuttavia, non lo fanno -. e spesso non sono destinati a – ritrarre l'esperienza reale percettiva dell'osservatore, e in alcuni casi può travisare la quantità e il tipo di informazioni disponibili per l'osservatore.

Questo articolo descrive una nuova tecnica sviluppata per simulare le differenze di esperienza visiva che incorpora una caratteristica fondamentale della codifica visiva – adattamento ^{18, 19.} Tutti i sistemi sensoriali e motori adattano continuamente al contesto a cui sono esposti. Un odore pungente in una stanza svanisce rapidamente, mentre la visione può ospitare a come brillante o dim la stanza è. È importante sottolineare che questi aggiustamenti si verificano per quasi qualsiasi attributo stimolo, tra cui percezioni "di alto livello", come le caratteristiche del volto di qualcuno ^20,class = "xref"> 21 o la voce ^{22, 23,} nonché la calibratura dei comandi motori realizzati durante il movimento degli occhi o raggiungendo per un oggetto ^{24, 25.} In realtà, l'adattamento è probabile una proprietà essenziale di quasi tutti i processi neurali. Questo documento illustra come incorporare questi effetti di adattamento nelle simulazioni l'aspetto delle immagini, da fondamentalmente "adattando l'immagine" per prevedere come sembrerebbe ad un osservatore specifico in uno stato specifico di adattamento ^{26, 27, 28, 29.} Molti fattori possono alterare la sensibilità di un osservatore, ma adattamento spesso può compensare per importanti aspetti di queste modifiche, in modo che le perdite di sensibilità sono meno cospicuo di quanto sarebbe previsto senza assumere che il sistema si adatta. Viceversa, poichéadattamento regola la sensibilità in base al contesto di stimolo attuale, queste regolazioni sono importanti anche per incorporare per prevedere quanto la percezione può variare quando l'ambiente varia.

Il seguente protocollo illustra la tecnica adattando il contenuto del colore delle immagini. Visione colore ha il vantaggio che le fasi iniziali neurali di codifica a colori sono relativamente ben compresi, come sono i modelli di adattamento ^30. I meccanismi reali e regolazioni sono complesse e vario, ma le principali conseguenze di adattamento possono essere acquisite utilizzando una semplice e modello a due stadi convenzionale (Figura 1a). Nella prima fase, i segnali di colore sono inizialmente codificati da tre tipi di fotorecettori coni che sono massimamente sensibile a breve, medio o lungo lunghezze d'onda (S, M e L coni). Nella seconda fase, i segnali provenienti da diversi coni sono combinate in cellule post-recettoriali per formare "color-avversario" channels che ricevono ingressi antagonistici dai diversi coni (e quindi trasmettere informazioni "colore"), e canali "non-antagoniste" che sintetizzano insieme gli ingressi cono (codifica quindi "luminosità" informazioni). Adattamento si verifica in entrambe le fasi, e si posiziona a due diversi aspetti del colore – della media (nei coni) e la varianza (nei canali post-recettoriali) ^{30, 31.} L'obiettivo della simulazione è di applicare queste regolazioni ai meccanismi del modello e quindi rendere l'immagine da loro uscite adattati.

Il processo di adattamento immagini coinvolge sei componenti principali. Questi sono 1) scegliendo le immagini; 2) scegliere il formato per gli spettri di immagine; 3) definente il cambiamento di colore dell'ambiente; 4) definente la variazione della sensibilità dell'osservatore; 5) utilizzando il programma per creare le immagini adatte; e 6) con le immagini per valutare le conseguenze di adattamento. Tha riportata considera ciascuno di questi passi in dettaglio. Il modello e meccanismo di risposte di base sono illustrati nella Figura 1, mentre le figure 2 – 5 mostrano esempi di immagini rese con il modello.