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Methodenartikel

Visualisierung Visuelle Adaptation

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DOI:

10.3791/54038

⸱

24. April 2017

 , 
1Department of Psychology, University of Nevada, Reno

In diesem Artikel

Zusammenfassung

Dieser Artikel beschreibt ein neues Verfahren zur Simulation und Anpassung im visuellen System zu studieren.

Zusammenfassung

Viele Techniken wurden zur Visualisierung entwickelt , wie ein Bild an eine natürliche Person mit einer anderen Sichtempfindlichkeit erscheinen würde: zB aufgrund von optischen oder Altersunterschiede, oder einen Farbmangel oder Krankheit. Dieses Protokoll beschreibt eine Technik für die sensorische Anpassung in den Simulationen enthält. Das Protokoll wird mit dem Beispiel des Farbensehens dargestellt, sondern ist auf jede Form der visuellen Anpassung allgemein anwendbar. Das Protokoll verwendet ein einfaches Modell des menschlichen Farbsehens auf Basis von Standard und plausible Annahmen über die Netzhaut- und kortikale Mechanismen Kodierung Farbe und wie diese passen ihre Empfindlichkeit sowohl für die durchschnittliche Farbe und Farbbereich in dem vorherrschenden Reiz. Die Verstärkungen der Mechanismen angepasst werden, so dass ihre mittlere Antwort unter einem Kontext für einen anderen Kontext gleichgesetzt wird. Die Simulationen helfen, die theoretischen Grenzen der Anpassung zeigen und erzeugen „angepasst Bilder“, die einem bestimmten Enviro optimal aufeinander abgestimmt sind,nment oder Beobachter. Sie bieten auch eine gemeinsame Metrik die Auswirkungen der Anpassung innerhalb verschiedenen Beobachter oder unterschiedlicher Umgebungen zu erkunden. Charakterisieren visuelle Wahrnehmung und Leistung mit diesen Bildern stellt ein neues Werkzeug für die Untersuchung der Funktionen und Folgen der langfristigen Anpassung des Sehvermögens oder andere Sinnessysteme.

Einleitung

Was könnte die Welt aussehen zu anderen oder uns selbst, wie wir ändern? Antworten auf diese Fragen sind von grundlegender Bedeutung für das Verständnis der Natur und Mechanismen der Wahrnehmung und die Folgen von sowohl normalen als auch klinischen Variationen in sensorischer Kodierung. Eine große Vielfalt von Techniken und Ansätzen entwickelt wurde, um zu simulieren, wie Bilder auf Personen mit unterschiedlichen visuellen Empfindlichkeiten erscheinen. Zum Beispiel umfasst diese Simulationen der Farben , die 1 durch verschiedene Arten von Farbmangel unterschieden werden kann, 2, 3, 4, die räumlichen und chromatische Abweichungen , die 5 von Kleinkindern oder älteren Beobachtern aufgelöst werden können, 6, 7, 8, 9 , wie Bilder erscheinen in peripherem Sehen up class = "Xref"> 10, und die Folgen von optischen Fehlern oder Krankheit 11, 12, 13, 14. Sie haben auch die Diskriminierung zu visualisieren angewandt worden ist, die möglich sind für andere Arten 15, 16, 17. Typischerweise verwenden solche Simulationen Messungen der Empfindlichkeitsverluste in verschiedenen Populationen, ein Bild zu filtern und somit zu reduzieren oder um die Struktur zu sehen, haben sie Schwierigkeiten entfernen. Zum Beispiel üblichsten Formen der Farbenblindheit reflektieren einen Verlust von einem der beiden Fotorezeptoren empfindlich auf mittlere oder lange Wellenlängen, und die Bilder gefiltert , um ihre Signale zu entfernen erscheinen typischerweise frei von „rötlich-grünlich“ Farbtöne 1. In ähnlicher Weise haben Kinder schlechtere Schärfen und damit die Bilder für ihre reduzierte räumliche Empfindlichkeit verarbeitet verschwommen erscheinen f . "> 5 Diese Techniken bieten wertvolle Darstellungen dessen , was eine Person sieht , dass ein anderer kann nicht jedoch sie es nicht tun -. und oft sind nicht dazu gedacht - porträtieren die eigentliche Wahrnehmungserfahrung des Betrachters, und in einigen Fällen kann das falsch darstellen Menge und Art der Informationen für den Betrachter zur Verfügung.

Dieser Artikel beschreibt eine neue Technik zu simulieren Unterschiede in der visuellen Erfahrung entwickelt , die eine grundlegende Eigenschaft der visuellen Codierung beinhaltet - Anpassung 18, 19. Alle sensorischen und motorischen Systeme anpassen kontinuierlich auf den Kontext, denen sie ausgesetzt sind. Ein stechender Geruch in einem Raum schnell verblasst, während Vision nimmt zu, wie hell oder dimmen das Zimmer ist. Wichtig ist , treten diese Anpassung für fast jeden Reiz Attribut, einschließlich „High-Level“ Wahrnehmungen wie die Merkmale von jemandes Gesicht 20,class = „Xref“> 21 oder ihre Stimme 22, 23, sowie die Kalibrierung der Motorbefehle aus , wenn die Augen zu bewegen oder für ein Objekt 24 zu erreichen, 25. In der Tat ist die Anpassung wahrscheinlich eine wesentliche Eigenschaft von fast allen neuronalen Verarbeitung. Dieses Papier zeigt , wie diese Anpassungseffekte in Simulationen der Darstellung von Bildern zu übernehmen, indem im Grunde „ die Anpassung des Bildes“ vorherzusagen , wie es zu einem bestimmten Beobachter unter einem bestimmten Zustand der Anpassung 26, 27, 28, 29 erscheinen würde. Viele Faktoren können die Empfindlichkeit eines Betrachters verändern, aber Anpassung kann für wichtige Aspekte dieser Veränderungen oft kompensieren, so dass die Empfindlichkeitsverluste weniger auffällig sind, als dies ohne die Annahme vorhergesagt werden, dass das System anpasst. Im Gegensatz dazu daAnpassung passt Empfindlichkeit entsprechend dem aktuellen Stimulus Kontext sind diese Anpassungen auch wichtig für die Vorhersage zu übernehmen, wie viel Wahrnehmung kann variieren, wenn die Umgebung ändert.

Das folgende Protokoll zeigt die Technik, die von dem Farbgehalt der Bilder anzupassen. Farbe Vision hat den Vorteil , dass die anfänglichen neuronalen Stufen der Farbcodierung relativ gut verstanden werden, wie die Anpassungsmuster 30. Die tatsächlichen Mechanismen und Anpassungen sind komplex und vielfältig, aber die wichtigsten Folgen der Anpassung kann unter Verwendung eines einfachen und herkömmlichen zweistufigen Modell (Abbildung 1a) eingefangen werden. In der ersten Stufe werden Farbsignale werden zunächst von drei Arten von Zapfenrezeptoren kodiert wird, die maximal empfindlich sind, um kurze, mittlere oder lange Wellenlängen (S, M, L und Kegel). In der zweiten Stufe werden die Signale von verschiedenen Kegeln innerhalb post-receptoral Zellen kombiniert „color-Gegner“ cha zu bildennnels die antagonistischen Eingaben von den verschiedenen Kegeln erhalten, und „nicht-Gegner“ -Kanäle (und damit „Farbe“ Informationen vermitteln), die die Eingänge cone summiert zusammen (also coding „Helligkeit“ Information). Die Anpassung erfolgt in beiden Phasen, und stellt sich auf zwei verschiedene Aspekte der Farbe - der Mittelwert (in den Kegeln) und die Varianz (in post-receptoral Kanäle) 30, 31. Das Ziel der Simulationen ist es, diese Anpassungen der Modell Mechanismen anzuwenden und dann das Bild von ihren angepasst Ausgänge machen.

Der Prozess der Anpassung der Bilder umfasst sechs Hauptkomponenten. Diese sind 1) die Auswahl der Bilder; 2) das Format für die Bildspektren der Wahl; 3), der die Änderung in der Farbe der Umwelt; 4), die die Änderung der Empfindlichkeit des Betrachters; 5) das Programm mit den angepasst Bilder zu erzeugen; und 6) unter Verwendung der Bilder, die Folgen der Anpassung zu bewerten. Ter folgende Auffassung, jeden dieser Schritte im Detail. Das Grundmodell und den Mechanismus Antworten sind in Abbildung 1 dargestellt, während die Figuren 2 bis 5 zeigen Beispiele von Bildern mit dem Modell gerendert.

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Protokoll

HINWEIS: Das Protokoll dargestellt verwendet ein Programm, das man Bilder auswählen und dann passen sie Optionen von verschiedenen Dropdown-Menüs ausgewählt werden.

1. Wählen Sie das Bild anpassen

  1. Klicken Sie auf das Bild, und suchen Sie nach dem Dateinamen des Bildes mit zu arbeiten. Beachten Sie das Originalbild in der linken oberen Fensterbereich.

2. die Stimulus angeben und den Observer

  1. Klicken Sie auf das Menü „Format“ zu wählen, wie das Bild und dem Betrachter darzustellen.
  2. Klicken Sie auf den „Normalbeobachter“ Option, um einen Standard oder durchschnittlichen Beobachter an eine bestimmte Farbverteilung Anpassung zu modellieren. In diesem Fall Standardgleichungen verwenden , den RGB - Wert des Bildes auf die Kegeln Empfindlichkeiten 32 zu konvertieren.
  3. Klicken Sie auf „einzelne Beobachter“ Option, um die spektrale Empfindlichkeit eines bestimmten Beobachter zu modellieren. Da diese Empfindlichkeiten sind wellenlängenabhängig ist, das Programm converts den RGB-Wert des Bildes in gun Spektren durch die Standard oder gemessene Emissionsspektren für die Anzeige verwendet wird.
  4. Klicken Sie auf „natürliche Spektren“ Option tatsächlichen Spektren in der Welt anzunähern. Diese Option wandelt die RGB - Werte zu Spektren, beispielsweise unter Verwendung von Standard - Basisfunktionen 33 oder Gaussian Spektren 34 das entsprechende Spektrum für die Bildfarbe anzunähern.

3. Wählen Sie die Anpassung Zustand

  1. Passen Sie entweder den gleichen Beobachter an unterschiedliche Umgebungen (zB in den Farben eines Waldes gegen Stadtlandschaft) oder verschiedene Beobachter zu der gleichen Umgebung (zB eine normale vs. Farbe defizienten Beobachter).
    1. Im ersteren Fall, verwenden Sie die Menüs, um die Umgebungen zu wählen. Im letzteren, Menüs, die Empfindlichkeit des Betrachters zu definieren.
  2. Um die Umgebungen zu setzen, wählen Sie die „Referenz“ und „test“ environments aus dem Dropdown-Menü. Diese steuern die beiden unterschiedlichen Zustände der Anpassung durch den Mechanismus Antworten für verschiedene Umgebungen geladen werden.
    1. Wählen Sie das „Referenz“ Menü der Startumgebung zu steuern. Dies ist die Umgebung, die vorbehaltlich angepasst ist, während das Originalbild angezeigt wird.
      HINWEIS: Die Auswahlmöglichkeiten sind für verschiedene Umgebungen gezeigt vorberechnet. Diese wurden aus Messungen der Farbumfänge abgeleitet für verschiedene Sammlungen von Bildern. Zum Beispiel untersuchte eine Anwendung wie die Farbwahrnehmung mit den Veränderungen in den Jahreszeit variieren könnte, durch kalibrierte Bilder von der gleichen Stelle zu unterschiedlichen Zeiten 27 genommen werden. Eine weitere Studie, zu untersuchen , wie die Anpassung könnte Farbe Perzepte an verschiedenen Standorten beeinflussen, vertreten die Positionen von Bildern verschiedener Szene Kategorien 29 abgetastet wird .
    2. Wählen Sie die „benutzerdefiniert“ -Umgebung, die Werte für eine benutzerdefinierte Umgebung zu laden. ObsErve ein Fenster zu durchsuchen und eine bestimmte Datei auswählen. Um diese Dateien für unabhängige Bilder zu erstellen, zeigen Sie jedes Bild aufgenommen werden (wie in Schritt 1) ​​und dann auf die Schaltfläche „Bild speichern Antworten“.
      Hinweis: das wird ein Fenster angezeigt, in dem man in eine Excel-Datei erstellen oder anfügen können die Antworten auf jedes Bild zu speichern. Um eine neue Datei zu erstellen, geben Sie die Dateinamen ein, oder suchen Sie eine bestehende Datei. Für bestehende Dateien werden die Antworten auf das aktuelle Bild hinzugefügt und die Antworten auf alle Bilder automatisch gemittelt. Diese Mittelwerte sind Input für die Referenzumgebung, wenn die Datei mit dem „benutzerdefiniert“ Option ausgewählt ist.
    3. Wählen Sie das Menü „Test“ für den Zugriff auf eine Liste von Umgebungen für das Bild eingestellt werden für. Wählen Sie die „aktuelles Bild“ Option den Mechanismus Antworten für das angezeigte Bild zu verwenden.
      HINWEIS: Diese Option setzt voraus, die Themen, um die Farben in dem Bild passen, die derzeit angezeigt wird. Ansonsten eine von t wählener vorberechnet Umgebungen oder die „benutzerdefiniert“ Option, um die Testumgebung zu laden.

4. Wählen Sie die spektrale Empfindlichkeit des Observer

HINWEIS: Für die Anpassung Auswirkungen verschiedener Umgebungen, wird der Beobachter bleibt in der Regel konstant, und wird auf den Standard „Normalbeobachter“ mit durchschnittlicher spektraler Empfindlichkeit eingestellt. Es gibt 3 Menüs für eine individuelle spektrale Empfindlichkeitseinstellung, die die Menge der Screenings Pigments oder die spektralen Empfindlichkeiten des Beobachters steuern.

  1. Klicken Sie auf die „Linse“ Menü, um die Dichte der Linse Pigment auszuwählen. Die verschiedenen Optionen ermöglichen, die Dichte charakteristisch unterschiedlichen Alters zu wählen.
  2. Klicken Sie auf dem „Makula“ -Menü auf ähnliche Weise die Dichte des Makulapigments wählen. Beachten Sie diese Optionen in Bezug auf die Spitzendichte des Pigments.
  3. Klicken Sie auf den „Kegel“ Menü wählen zwischen Beobachtern keinermal trichromacy oder verschiedene Arten von anomalen trichromacy.
    HINWEIS: Auf der Grundlage der Auswahl des Programms der Kegel spektralen Empfindlichkeiten des Beobachters, und einen Satz von 26 postreceptoral Kanäle definiert, die linear die cone Signale auf etwa gleichmäßig Probe unterschiedliche Farbe und Luminanz Kombinationen zusammenfassen.

5. Passen Sie das Bild

  1. Klicken Sie auf die „anpassen“ -Taste.
    HINWEIS: Dieser führt den Code für die Antworten des Kegels Berechnung und Post-receptoral Mechanismen zu jedem Pixel im Bild. Die Antwort ist so skaliert, dass die mittlere Reaktion auf die Anpassung der Farbverteilung der mittleren Antworten auf die Referenzverteilung entspricht, oder so, dass die durchschnittliche Antwort das gleiche für eine Person oder Referenz Beobachter ist. Die Skalierung ist multiplikative von Kries Anpassung 35 zu simulieren. Das neue Bild wird dann gemacht, indem der Mechanismus Antworten Summieren und zurück in RGB-Werte für die Anzeige umzuwandeln. Details des algorithm ist in 26, 27, 28, 29 gegeben.
  2. Beachten Sie drei neue Bilder auf dem Bildschirm. Diese sind gekennzeichnet als 1) „unangepassten“ - wie das Testbild mit jemandem voll auf die Referenzumgebung angepasst erscheinen soll; 2) „cone Adaptation“ - dieser zeigt das Bild, angepasst nur für die Anpassung in den Rezeptoren; und 3) „vollständige Anpassung“ - das zeigt das Bild durch eine vollständige Anpassung an die Veränderung der Umgebung oder den Beobachter vorhergesagt.
  3. Klicken Sie auf „Speichern von Bildern“, um die drei berechneten-Bilder zu speichern. Beachten Sie ein neues Fenster auf dem Bildschirm für den Ordner zu durchsuchen und die Dateinamen auswählen.

6. Bewerten Sie die Folgen der Anpassung

HINWEIS: Die ursprüngliche Referenz und angepasst Bilder simulieren, wie das gleiche Bild unter den beiden Staaten modellierter adapta erscheinen solltion, und wichtiger ist, unterscheiden sich nur wegen der Anpassung Zustand. Die Unterschiede in den Bildern so Einblick in die Folgen der Anpassung bieten.

  1. aussehen visuell auf die Unterschiede zwischen den Bildern.
    HINWEIS: Einfache Inspektion der Bilder kann zeigen helfen, wie viel Farbe Vision kann variieren, wenn sie in verschiedenen Farb Umgebungen leben, oder wie viel Anpassung könnte für eine Empfindlichkeitsänderung im Beobachter zu kompensieren.
  2. Quantifizierung dieser Anpassungseffekte durch Analysen oder Verhaltensmessungen mit den Bildern , um empirisch zu bewerten die Folgen der Anpassung 29 verwendet wird .
    1. Messen Sie, wie Farbe Aussehen ändert. Man vergleiche beispielsweise die Farben in den beiden Bildern, wie Farbkategorien oder Wahrnehmungs salience Verschiebung in verschiedenen Umgebungen oder Beobachter zu messen. Zum Beispiel analysiert Verwendung der Veränderungen in der Farbe mit Anpassung , wie sehr die einzigartigen Farben (zB reinen gelb oder blau) könnte theoretisch zu berechnen vary aufgrund von Schwankungen in der Farbumgebung des Betrachters 29.
    2. Fragen Sie, wie die Anpassung der visuellen Empfindlichkeit oder die Leistung auswirkt. Verwenden Sie zum Beispiel der angepassten Bilder zu vergleichen, ob visuelle Suche nach einer neuen Farbe schneller als Beobachter zuerst zu den Farben des Hintergrunds angepasst ist. Leitet das Experiment auf den Bildern eine Reihe von Zielen , die durch Überlagerung und unterschiedlich gefärbte Distraktoren , die zusammen mit den Bildern angepasst wurden, wobei die Reaktionszeiten gemessen für das ungeradzahligen Ziel 29 zu lokalisieren.

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Ergebnisse

Die Figuren 2 bis 4 die Anpassung Simulationen für Veränderungen des Betrachters oder die Umwelt darstellen. 2 vergleicht die vorhergesagte Auftreten von Cézannes Stillleben mit Äpfeln für einen jüngeren und älteren Beobachter, der nur in der Dichte der Linse Pigment 28 unterscheiden. Das Originalbild , wie durch das jüngere Auge (Abbildung 2a) gesehen erscheint vielen yellower und Dimmer durch die dichte...

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Diskussion

Das dargestellte Protokoll zeigt, wie die Auswirkungen der Anpassung an eine Veränderung in der Umwelt oder der Betrachter kann in Bildern dargestellt werden. Die Form dieser Darstellung auf den Annahmen, hängt für das Modell gemacht nimmt - zum Beispiel, wie Farbe codiert ist, und wie die Verschlüsselungsmechanismen reagieren und sich anzupassen. Somit ist der wichtigste Schritt auf dem Modell für das Farbsehen ist zu entscheiden - zum Beispiel, was die Eigenschaften der Hypothese Kanäle sind, und wie sie davon ausgega...

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Offenlegungen

Die Autoren haben nichts zu offenbaren.

Danksagungen

Unterstützt von National Institutes of Health (NIH) Zuschuss EY-10834.

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Materialien

Liste der in diesem Artikel verwendeten Materialien
NameUnternehmenKatalognummerKommentare
Computerbilder
zum Anpassen
Programmiersprache (z.B. Visual Basic oder Matlab)
Programm zur Verarbeitung der Bilder
Spektrale Empfindlichkeit des Beobachters (für Anwendungen mit beobachterspezifischer Anpassung)
Emissionsspektren von Bauelementen (für geräteabhängige Anwendungen)

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