La visualización de Visual Adaptación

El objetivo general de este programa de software es simular los efectos de la adaptación en la percepción visual mediante el uso de un modelo de cómo el sistema visual humano se adapta para codificar el color. Este modelo calcula cómo cambia esa codificación cuando el mismo observador se adapta a diferentes entornos de color, o cuando diferentes observadores se adaptan al mismo entorno. Este método aborda cuestiones clave de la ciencia cognitiva y la neurociencia, como por qué se adaptan los sistemas sensoriales y qué efectos tiene la adaptación en la percepción.

La principal ventaja de esta técnica es que incorpora suposiciones plausibles sobre la adaptación y la visión del color y las utiliza para predecir de forma más fiable la percepción del color en diferentes entornos y observadores. Comience seleccionando la imagen deseada con la que trabajar y observe cómo aparece en el panel superior izquierdo. A continuación, haga clic en el menú de formato para elegir cómo representar la imagen y el observador.

Haga clic en observador estándar para modelar un observador estándar o promedio adaptándose a una distribución de color específica. A continuación, haga clic en Espectros naturales o RGB para aproximarse a los espectros de luz reales o a los espectros de píxeles rojos, verdes y azules de la imagen en el monitor. Comience por adaptar el mismo observador a diferentes entornos, como los colores de la imagen actual frente a la distribución de colores típica de un entorno natural al aire libre.

Para configurar estos entornos, seleccione los entornos de referencia y prueba en los menús desplegables; A continuación, haga clic en el menú Referencia para elegir el entorno de inicio, que es el entorno al que se supone que el observador está adaptado mientras visualiza la imagen original. A continuación, haga clic en el menú de prueba para elegir el nuevo entorno al que se adaptará el observador. Haga clic en el botón Adaptar y observe dos nuevas imágenes filtradas para la adaptación del cono y adaptadas para la adaptación del contraste.

Alternativamente, para adaptar diferentes observadores al mismo entorno, como la sensibilidad espectral de un observador más joven o mayor; Seleccione la sensibilidad espectral del observador y haga clic en el menú de la lente para elegir la densidad del pigmento de la lente. Luego, haga clic en el menú macular para seleccionar de manera similar la densidad del pigmento macular; y haga clic en el menú Conos para elegir entre observadores con tricromacia normal o diferentes tipos de tricromacia anómala. De nuevo, haga clic en el botón Adaptar y observe tres nuevas imágenes en la pantalla, esta vez mostrando la imagen original, la imagen filtrada para la nueva sensibilidad y la imagen después de adaptarse a la nueva sensibilidad.

Finalmente, haga clic en el botón Guardar imágenes para guardar las tres imágenes. Este protocolo demuestra cómo se pueden visualizar en imágenes los efectos de la adaptación visual a un cambio en el entorno o en el observador. Como ilustración de cómo la adaptación se ajusta a los cambios en el observador, el modelo simuló las consecuencias del envejecimiento del cristalino comparando la apariencia predicha de una imagen vista a través de los ojos de un observador más joven o mayor que difiere solo en la densidad del pigmento del cristalino.

Como ilustración de cómo la adaptación se ajusta a un cambio en el entorno, el modelo se utilizó para simular cómo podríamos adaptarnos a un entorno nebuloso y de bajo contraste ajustando la codificación de colores para que coincida con la codificación esperada para un entorno típico de alto contraste. Esta técnica se puede aplicar a cualquier conjunto de imágenes u observadores con diferentes sensibilidades espectrales. También se puede generalizar para examinar la adaptación y otras características de las imágenes, como sus propiedades espectrales.

Las imágenes renderizadas modelan los límites teóricos de la adaptación a largo plazo y se pueden utilizar para examinar la función de la adaptación probando lo que los sujetos podían percibir en las imágenes adaptadas que no podían percibir en las imágenes originales. Las imágenes renderizadas también proporcionan simulaciones más realistas de los efectos del cambio de sensibilidad en nuestra percepción visual y muestran cómo la adaptación tiende a descartar o compensar estos cambios de sensibilidad.