Name: La visualización de Visual Adaptación (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2017-04-24T13:00:00.000+00:00
Duration: 4 min 43 s
Description: Aprende a simular los efectos de la adaptación visual en la percepción del color mediante un modelo computacional del sistema visual humano. Este método predice cambios en la codificación cromática para diferentes entornos y observadores.

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NOTA: El protocolo ilustrado utiliza un programa que le permite a uno para seleccionar las imágenes y luego se adaptan mediante las opciones seleccionadas por los diferentes menús desplegables. 1. Seleccione la imagen para Adaptar <ol><li> Haga clic en la imagen y buscar el nombre de archivo de la imagen para trabajar con ellos. Observar la imagen original en el panel superior izquierdo. </li></ol> 2. Especifique el estímulo y el observador <ol><li> Haga clic en el menú &quot;formato&quot; para elegir la forma de representar la imagen y el observador. </li><li> Haga clic en la opción &quot;observador estándar&quot; para modelar un observador estándar o promedio de adaptarse a una distribución de color específico. En este caso, utilizar ecuaciones estándar para convertir los valores RGB de la imagen para las sensibilidades de cono 32. </li><li> Haga clic en la opción &quot;observador individual&quot; para modelar las sensibilidades espectrales de un observador específico. Debido a que estas sensibilidades son de longitud de onda dependiente, el programa converts los valores RGB de la imagen en los espectros de pistola mediante el uso de los espectros de emisión estándar o medido para la pantalla. </li><li> Haga clic en la opción &quot;espectros natural&quot; para aproximar espectros real en el mundo. Esta opción convierte los valores RGB a los espectros, por ejemplo mediante el uso de funciones de base estándar 33 o espectros Gaussian 34 para aproximar el espectro correspondiente para el color de la imagen. </li></ol> 3. Seleccione la condición de Adaptación <ol><li> Adaptar o bien el mismo observador en diferentes entornos (por ejemplo, a los colores de un bosque vs. paisaje urbano), o diferentes observadores al mismo entorno (por ejemplo, una normal de color de versus observador deficiente). <ol><li> En el primer caso, utilizar los menús para seleccionar los entornos. En este último, utilizar los menús para definir la sensibilidad del observador. </li></ol></li><li> Para configurar los entornos, seleccione la opción &quot;referencia&quot; y envir &quot;prueba&quot;onments de los menús desplegables. Estos controlan los dos estados diferentes de adaptación mediante la carga de las respuestas mecanismo para diferentes entornos. <ol><li> Seleccione el menú de &quot;referencia&quot; para controlar el entorno de partida. Este es el entorno del sujeto se adapta para mientras se visualiza la imagen original. NOTA: Las opciones que se muestran se han calculado previamente para diferentes entornos. Estos se obtuvieron a partir de mediciones de las gamas de color para diferentes colecciones de imágenes. Por ejemplo, una aplicación examinó la forma en la percepción del color puede variar con los cambios de las estaciones, mediante el uso de imágenes calibradas tomadas desde el mismo lugar en diferentes momentos 27. En otro estudio, la exploración de cómo la adaptación puede afectar las percepciones de color en diferentes lugares, representó a los lugares mediante el muestreo de imágenes de diferentes categorías escena 29. </li><li> Seleccione el entorno &quot;definido por el usuario&quot; para cargar los valores de un entorno personalizado. ObsERVE una ventana para buscar y seleccionar un archivo en particular. Para crear estos archivos de imágenes independientes, visualizar cada imagen para ser incluidos (como en el paso 1) y luego haga clic en el botón &quot;Guardar imagen respuestas&quot;. NOTA: Se mostrará una ventana donde se puede crear o añadir a un archivo de Excel almacenar las respuestas a cada imagen. Para crear un nuevo archivo, introduzca el nombre del archivo, o busque un archivo existente. Para los archivos existentes, se añaden las respuestas a la imagen actual y las respuestas a todas las imágenes promedian automáticamente. Estos promedios son entrada para el entorno de referencia cuando se selecciona el archivo con la opción &quot;definido por el usuario&quot;. </li><li> Seleccione el menú &quot;prueba&quot; para acceder a una lista de entornos para la imagen de ser ajustada por. Seleccionar la opción &quot;imagen actual&quot;, para usar las respuestas mecanismo para la imagen visualizada. NOTA: Esta opción supone que los sujetos están adaptando a los colores de la imagen que se está viendo actualmente. De lo contrario, seleccione una de tse calculan previamente ambientes o la opción &quot;definido por el usuario&quot; para cargar el entorno de prueba. </li></ol></li></ol> 4. Seleccione la sensibilidad espectral del Observador NOTA: Para los efectos de adaptación de los diferentes ambientes, el observador suele permanecer constante, y está previsto que el valor por defecto &quot;observador estándar&quot; con una sensibilidad espectral promedio. Hay 3 menús para establecer una sensibilidad espectral individual, que controlan la cantidad de pigmento de cribado o de las sensibilidades espectrales del observador. <ol><li> Haga clic en el menú &quot;lente&quot; para seleccionar la densidad del pigmento de la lente. Las diferentes opciones permiten a uno elegir la característica densidad de diferentes edades. </li><li> Haga clic en el menú &quot;macular&quot; de manera similar a seleccionar la densidad del pigmento macular. Tenga en cuenta estas opciones en términos de la densidad máxima de pigmento. </li><li> Haga clic en el menú &quot;conos&quot; para elegir entre los observadores sintricromacia rmal o diferentes tipos de tricromacia anómala. NOTA: En base a las opciones del programa define el cono sensibilidades espectrales del observador y un conjunto de 26 canales postreceptoral que linealmente se combinan las señales de cono a diferentes combinaciones de color y luminancia más o menos uniformemente de muestra. </li></ol> 5. Adaptar la Imagen <ol><li> Haga clic en el botón de &quot;adaptar&quot;. NOTA: Este ejecuta el código para el cálculo de las respuestas de los conos y los mecanismos post-receptoral a cada píxel de la imagen. La respuesta se escala de manera que la respuesta media a la distribución del color es igual a la adaptación de las respuestas medias a la distribución de referencia, o por lo que el promedio de respuesta es el mismo para un observador o referencia individual. La escala es multiplicativo para simular von Kries adaptación 35. La nueva imagen se vuelve sumando las respuestas mecanismo y convertir de nuevo a los valores RGB para la visualización. Los detalles de la ALGorithm se dan en 26, 27, 28, 29. </li><li> Observar tres nuevas imágenes en la pantalla. Estos son etiquetados como 1) &quot;inadaptado&quot; - como la imagen de prueba debería aparecer a alguien totalmente adaptado al entorno de referencia; 2) &quot;adaptación cono&quot; - esto muestra la imagen ajustada sólo para la adaptación en los receptores; y 3) &quot;plena adaptación&quot; - esto muestra la imagen completa predicha por la adaptación al cambio en el medio ambiente o el observador. </li><li> Haga clic en el botón &quot;Guardar imágenes&quot; para guardar los tres imágenes calculadas. Observar una nueva ventana en la pantalla para buscar la carpeta y seleccione el nombre del archivo. </li></ol> 6. Evaluar las consecuencias de la adaptación NOTA: La referencia original y adaptados imágenes simulan cómo la misma imagen debe aparecer en los dos estados de Adapta modeladoción, y esto es importante, sólo se diferencian debido al estado de adaptación. Las diferencias en las imágenes de este modo dar una idea de las consecuencias de la adaptación. <ol><li> Mirar visualmente las diferencias entre las imágenes. NOTA: La simple inspección de las imágenes puede ayudar a mostrar la cantidad de la visión del color puede variar cuando se vive en diferentes entornos de color, o la cantidad de adaptación puede compensar un cambio en la sensibilidad del observador. </li><li> Cuantificar estos efectos de adaptación mediante el uso de análisis o mediciones de comportamiento con las imágenes para evaluar empíricamente las consecuencias de la adaptación 29. <ol><li> Medir la apariencia cambia de color. Por ejemplo, compare los colores en las dos imágenes para medir qué categorías de color o cambio de relevancia perceptiva a través de diferentes entornos u observadores. Por ejemplo, el uso de los análisis de los cambios en el color con la adaptación para calcular la cantidad de las tonalidades únicas (por ejemplo, puro amarillo o azul) podría en teoría vary debido a las variaciones en el entorno del color del observador 29. </li><li> Preguntar cómo la adaptación afecta a la sensibilidad visual o rendimiento. Por ejemplo, utilizar las imágenes adaptados para comparar si la búsqueda visual para una novela de color es más rápida cuando los observadores están primero adaptados a los colores del fondo. Llevar a cabo el experimento mediante la superposición en las imágenes de una serie de objetivos y distractores de color diferente-que se adaptaron junto con las imágenes, con los tiempos de reacción medidos para localizar el objetivo extraño 29. </li></ol></li></ol>

<ol><li>Vienot, F., Brettel, H., Ott, L., Ben M'Barek, A., Mollon, J. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((What+do+colour-blind+people+see%3F%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">What do colour-blind people see?</a> Nature. 376, 127-128 (1995).</li>
<li>Brettel, H., Vienot, F., Mollon, J. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Computerized+simulation+of+color+appearance+for+dichromats%5BTitle%5D)+AND+%22J+Opt+Soc+Am+A+Opt+Image+Sci+Vis%22%5BJournal%5D)">Computerized simulation of color appearance for dichromats.</a> J Opt Soc Am A Opt Image Sci Vis. 14, 2647-2655 (1997).</li>
<li>Flatla, D. R., Gutwin, C. So that's what you see: building understanding with personalized simulations of colour vision deficiency. Proceedings of the 14th international ACM SIGACCESS conference on Computers and accessibility. , 167-174 (2012).</li>
<li>Machado, G. M., Oliveira, M. M., Fernandes, L. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+physiologically-based+model+for+simulation+of+color+vision+deficiency%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Trans.+Vis.+Comput.+Graphics%22%5BJournal%5D)">A physiologically-based model for simulation of color vision deficiency.</a> IEEE Trans. Vis. Comput. Graphics. 15, 1291-1298 (2009).</li>
<li>Teller, D. Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((First+glances%3A+the+vision+of+infants.+the+Friedenwald+lecture%5BTitle%5D)+AND+%22Invest.+Ophthalmol.+Vis.+Sci%22%5BJournal%5D)">First glances: the vision of infants. the Friedenwald lecture.</a> Invest. Ophthalmol. Vis. Sci. 38, 2183-2203 (1997).</li>
<li>Wade, A., Dougherty, R., Jagoe, I. Tiny eyes. , Available from:
 <a target="_blank" href="http://www.tinyeyes.com/">http://www.tinyeyes.com/</a> (2016).</li>
<li>Ball, L. J., Pollack, R. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Simulated+aged+performance+on+the+embedded+figures+test%5BTitle%5D)+AND+%22Exp.+Aging+Res%22%5BJournal%5D)">Simulated aged performance on the embedded figures test.</a> Exp. Aging Res. 15, 27-32 (1989).</li>
<li>Sjostrom, K. P., Pollack, R. H. <a target="_blank" href="http://link.springer.com/article/10.3758/BF03336050">The effect of simulated receptor aging on two types of visual illusions.</a> Psychon Sci. 23, 147-148 (1971).</li>
<li>Lindsey, D. T., Brown, A. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Color+naming+and+the+phototoxic+effects+of+sunlight+on+the+eye%5BTitle%5D)+AND+%22Psychol+Sci%22%5BJournal%5D)">Color naming and the phototoxic effects of sunlight on the eye.</a> Psychol Sci. 13, 506-512 (2002).</li>
<li>Raj, A., Rosenholtz, R. What your design looks like to peripheral vision. Proceedings of the 7th Symposium on Applied Perception in Graphics and Visualization. , 88-92 (2010).</li>
<li>Perry, J. S., Geisler, W. S. <a target="_blank" href="http://proceedings.spiedigitallibrary.org/proceeding.aspx?articleid=876184">Gaze-contingent real-time simulation of arbitrary visual fields.</a> International Society for Optics and Photonics: Electronic Imaging. , 57-69 (2002).</li>
<li>Vinnikov, M., Allison, R. S., Swierad, D. Real-time simulation of visual defects with gaze-contingent display. Proceedings of the 2008 symposium on Eye tracking research. , 127-130 (2008).</li>
<li>Hogervorst, M. A., van Damme, W. J. M. <a target="_blank" href="http://gerontechnology.info/index.php/journal/article/view/gt.2006.05.04.003.00">Visualizing visual impairments.</a> Gerontechnol. 5, 208-221 (2006).</li>
<li>Aguilar, C., Castet, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Gaze-contingent+simulation+of+retinopathy%3A+some+potential+pitfalls+and+remedies%5BTitle%5D)+AND+%22Vision+res%22%5BJournal%5D)">Gaze-contingent simulation of retinopathy: some potential pitfalls and remedies.</a> Vision res. 51, 997-1012 (2011).</li>
<li>Rowe, M. P., Jacobs, G. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cone+pigment+polymorphism+in+New+World+monkeys%3A+are+all+pigments+created+equal%3F%5BTitle%5D)+AND+%22Visual+neurosci%22%5BJournal%5D)">Cone pigment polymorphism in New World monkeys: are all pigments created equal?</a> Visual neurosci. 21, 217-222 (2004).</li>
<li>Rowe, M. P., Baube, C. L., Loew, E. R., Phillips, J. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Optimal+mechanisms+for+finding+and+selecting+mates%3A+how+threespine+stickleback+%28Gasterosteus+aculeatus%29+should+encode+male+throat+colors%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Comp.+Physiol.+A+Neuroethol.+Sens.+Neural.+Behav.+Physiol%22%5BJournal%5D)">Optimal mechanisms for finding and selecting mates: how threespine stickleback (Gasterosteus aculeatus) should encode male throat colors.</a> J. Comp. Physiol. A Neuroethol. Sens. Neural. Behav. Physiol. 190, 241-256 (2004).</li>
<li>Melin, A. D., Kline, D. W., Hickey, C. M., Fedigan, L. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Food+search+through+the+eyes+of+a+monkey%3A+a+functional+substitution+approach+for+assessing+the+ecology+of+primate+color+vision%5BTitle%5D)+AND+%22Vision+Res%22%5BJournal%5D)">Food search through the eyes of a monkey: a functional substitution approach for assessing the ecology of primate color vision.</a> Vision Res. 86, 87-96 (2013).</li>
<li>Webster, M. A. <a target="_blank" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3245980/">Adaptation and visual coding.</a> J vision. 11 (5), 1-23 (2011).</li>
<li>Webster, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Visual+adaptation%5BTitle%5D)+AND+%22Annu+Rev+Vision+Sci%22%5BJournal%5D)">Visual adaptation.</a> Annu Rev Vision Sci. 1, 547-567 (2015).</li>
<li>Webster, M. A., Kaping, D., Mizokami, Y., Duhamel, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Adaptation+to+natural+facial+categories%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">Adaptation to natural facial categories.</a> Nature. 428, 557-561 (2004).</li>
<li>Webster, M. A., MacLeod, D. I. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Visual+adaptation+and+face+perception%5BTitle%5D)+AND+%22Philos.+Trans.+R.+Soc.+Lond.%2C+B%2C+Biol.+Sci%22%5BJournal%5D)">Visual adaptation and face perception.</a> Philos. Trans. R. Soc. Lond., B, Biol. Sci. 366, 1702-1725 (2011).</li>
<li>Schweinberger, S. R., et al. <a target="_blank" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/18450448">Auditory adaptation in voice perception.</a> Curr Biol. 18, 684-688 (2008).</li>
<li>Yovel, G., Belin, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+unified+coding+strategy+for+processing+faces+and+voices%5BTitle%5D)+AND+%22Trends+cognit+sci%22%5BJournal%5D)">A unified coding strategy for processing faces and voices.</a> Trends cognit sci. 17, 263-271 (2013).</li>
<li>Shadmehr, R., Smith, M. A., Krakauer, J. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Error+correction%2C+sensory+prediction%2C+and+adaptation+in+motor+control%5BTitle%5D)+AND+%22Annu+rev+neurosci%22%5BJournal%5D)">Error correction, sensory prediction, and adaptation in motor control.</a> Annu rev neurosci. 33, 89-108 (2010).</li>
<li>Wolpert, D. M., Diedrichsen, J., Flanagan, J. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Principles+of+sensorimotor+learning%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+rev+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Principles of sensorimotor learning.</a> Nat rev Neurosci. 12, 739-751 (2011).</li>
<li>McDermott, K., Juricevic, I., Bebis, G., Webster, M. A. Human Vision and Electronic Imaging. SPIE. Rogowitz, B. E., Pappas, T. N. 68060, V-1-10 (2008).</li>
<li>Juricevic, I., Webster, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Variations+in+normal+color+vision.+V.+Simulations+of+adaptation+to+natural+color+environments%5BTitle%5D)+AND+%22Visual+neurosci%22%5BJournal%5D)">Variations in normal color vision. V. Simulations of adaptation to natural color environments.</a> Visual neurosci. 26, 133-145 (2009).</li>
<li>Webster, M. A., Juricevic, I., McDermott, K. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Simulations+of+adaptation+and+color+appearance+in+observers+with+varying+spectral+sensitivity%5BTitle%5D)+AND+%22Ophthalmic+Physiol+Opt%22%5BJournal%5D)">Simulations of adaptation and color appearance in observers with varying spectral sensitivity.</a> Ophthalmic Physiol Opt. 30, 602-610 (2010).</li>
<li>Webster, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Probing+the+functions+of+contextual+modulation+by+adapting+images+rather+than+observers%5BTitle%5D)+AND+%22Vision+res%22%5BJournal%5D)">Probing the functions of contextual modulation by adapting images rather than observers.</a> Vision res. , (2014).</li>
<li>Webster, M. A. <a target="_blank" href="https://pdfs.semanticscholar.org/a07f/ba5035f4b8cb28a13968e90ecc78b4292c3b.pdf">Human colour perception and its adaptation.</a> Network: Computation in Neural Systems. 7, 587-634 (1996).</li>
<li>Webster, M. A., Mollon, J. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Colour+constancy+influenced+by+contrast+adaptation%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">Colour constancy influenced by contrast adaptation.</a> Nature. 373, 694-698 (1995).</li>
<li>Brainard, D. H., Stockman, A. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aBrainard%2C+DH+%22OSA+Handbook+of+Optics%22">OSA Handbook of Optics</a>. Bass, M. , 10-11 (2010).</li>
<li>Maloney, L. T. <a target="_blank" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/3772629">Evaluation of linear models of surface spectral reflectance with small numbers of parameters.</a> J Opt Soc Am A Opt Image Sci Vis. 3, 1673-1683 (1986).</li>
<li>Mizokami, Y., Webster, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Are+Gaussian+spectra+a+viable+perceptual+assumption+in+color+appearance%3F%5BTitle%5D)+AND+%22J+Opt+Soc+Am+A+Opt+Image+Sci+Vis%22%5BJournal%5D)">Are Gaussian spectra a viable perceptual assumption in color appearance?</a> J Opt Soc Am A Opt Image Sci Vis. 29, A10-A18 (2012).</li>
<li>Chichilnisky, E. J., Wandell, B. A. <a target="_blank" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/7839619">Photoreceptor sensitivity changes explain color appearance shifts induced by large uniform backgrounds in dichoptic matching.</a> Vision res. 35, 239-254 (1995).</li>
<li>Boehm, A. E., MacLeod, D. I., Bosten, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Compensation+for+red-green+contrast+loss+in+anomalous+trichromats%5BTitle%5D)+AND+%22J+vision%22%5BJournal%5D)">Compensation for red-green contrast loss in anomalous trichromats.</a> J vision. 14, (2014).</li>
<li>Regan, B. C., Mollon, J. D. <a target="_blank" href="http://www.springer.com/us/book/9780792342243">Colour Vision Deficiencies. Vol. XIII</a>. Cavonius, C. R. , Springer. Dordrecht. 261-270 (1997).</li>
<li>Carandini, M., Heeger, D. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Normalization+as+a+canonical+neural+computation%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+reviews.+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Normalization as a canonical neural computation.</a> Nature reviews. Neurosci. 13, 51-62 (2011).</li>
<li>Rieke, F., Rudd, M. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+challenges+natural+images+pose+for+visual+adaptation%5BTitle%5D)+AND+%22Neuron%22%5BJournal%5D)">The challenges natural images pose for visual adaptation.</a> Neuron. 64, 605-616 (2009).</li>
<li>Hardy, J. L., Frederick, C. M., Kay, P., Werner, J. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Color+naming%2C+lens+aging%2C+and+grue%3A+what+the+optics+of+the+aging+eye+can+teach+us+about+color+language%5BTitle%5D)+AND+%22Psychol+sci%22%5BJournal%5D)">Color naming, lens aging, and grue: what the optics of the aging eye can teach us about color language.</a> Psychol sci. 16, 321-327 (2005).</li>
<li>Webster, M. A., Mollon, J. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Adaptation+and+the+color+statistics+of+natural+images%5BTitle%5D)+AND+%22Vision+res%22%5BJournal%5D)">Adaptation and the color statistics of natural images.</a> Vision res. 37, 3283-3298 (1997).</li>
<li>Webster, M. A., Mizokami, Y., Webster, S. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Seasonal+variations+in+the+color+statistics+of+natural+images%5BTitle%5D)+AND+%22Network%22%5BJournal%5D)">Seasonal variations in the color statistics of natural images.</a> Network. 18, 213-233 (2007).</li>
<li>Sagi, D. <a target="_blank" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/20974167">Perceptual learning in Vision Research.</a> Vision res. , (2011).</li>
<li>Lu, Z. L., Yu, C., Watanabe, T., Sagi, D., Levi, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Perceptual+learning%3A+functions%2C+mechanisms%2C+and+applications%5BTitle%5D)+AND+%22Vision+res%22%5BJournal%5D)">Perceptual learning: functions, mechanisms, and applications.</a> Vision res. 50, 365-367 (2009).</li>
<li>Bavelier, D., Green, C. S., Pouget, A., Schrater, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Brain+plasticity+through+the+life+span%3A+learning+to+learn+and+action+video+games%5BTitle%5D)+AND+%22Annu+rev+neurosci%22%5BJournal%5D)">Brain plasticity through the life span: learning to learn and action video games.</a> Annu rev neurosci. 35, 391-416 (2012).</li>
<li>Kompaniez, E., Abbey, C. K., Boone, J. M., Webster, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Adaptation+aftereffects+in+the+perception+of+radiological+images%5BTitle%5D)+AND+%22PloS+one%22%5BJournal%5D)">Adaptation aftereffects in the perception of radiological images.</a> PloS one. 8, e76175(2013).</li>
<li>Ross, H. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aRoss%2C+H+%22Behavior+and+Perception+in+Strange+Environments%22">Behavior and Perception in Strange Environments</a>. , George Allen & Unwin. (1974).</li>
<li>Armann, R., Jeffery, L., Calder, A. J., Rhodes, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Race-specific+norms+for+coding+face+identity+and+a+functional+role+for+norms%5BTitle%5D)+AND+%22J+vision%22%5BJournal%5D)">Race-specific norms for coding face identity and a functional role for norms.</a> J vision. 11, 9(2011).</li>
<li>Oruc, I., Barton, J. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Adaptation+improves+discrimination+of+face+identity%5BTitle%5D)+AND+%22Proc.+R.+Soc.+A%22%5BJournal%5D)">Adaptation improves discrimination of face identity.</a> Proc. R. Soc. A. 278, 2591-2597 (2011).</li>
<li>Kording, K. P., Tenenbaum, J. B., Shadmehr, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+dynamics+of+memory+as+a+consequence+of+optimal+adaptation+to+a+changing+body%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+neurosci%22%5BJournal%5D)">The dynamics of memory as a consequence of optimal adaptation to a changing body.</a> Nature neurosci. 10, 779-786 (2007).</li>
<li>Neitz, J., Carroll, J., Yamauchi, Y., Neitz, M., Williams, D. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Color+perception+is+mediated+by+a+plastic+neural+mechanism+that+is+adjustable+in+adults%5BTitle%5D)+AND+%22Neuron%22%5BJournal%5D)">Color perception is mediated by a plastic neural mechanism that is adjustable in adults.</a> Neuron. 35, 783-792 (2002).</li>
<li>Delahunt, P. B., Webster, M. A., Ma, L., Werner, J. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Long-term+renormalization+of+chromatic+mechanisms+following+cataract+surgery%5BTitle%5D)+AND+%22Visual+neurosci%22%5BJournal%5D)">Long-term renormalization of chromatic mechanisms following cataract surgery.</a> Visual neurosci. 21, 301-307 (2004).</li>
<li>Bao, M., Engel, S. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Distinct+mechanism+for+long-term+contrast+adaptation%5BTitle%5D)+AND+%22Proc+Natl+Acad+Sci+USA%22%5BJournal%5D)">Distinct mechanism for long-term contrast adaptation.</a> Proc Natl Acad Sci USA. 109, 5898-5903 (2012).</li>
<li>Kwon, M., Legge, G. E., Fang, F., Cheong, A. M., He, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Adaptive+changes+in+visual+cortex+following+prolonged+contrast+reduction%5BTitle%5D)+AND+%22J+vision%22%5BJournal%5D)">Adaptive changes in visual cortex following prolonged contrast reduction.</a> J vision. 9 (2), 1-16 (2009).</li>
<li>Webster, M. A. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aWebster%2C+MA+%22Handbook+of+Color+Psychology%22">Handbook of Color Psychology</a>. Elliott, A., Fairchild, M. D., Franklin, A. , Cambridge University Press. 197-215 (2015).</li>
</ol>

Los autores no tienen nada que revelar.

El protocolo se ilustra demuestra cómo los efectos de la adaptación a un cambio en el medio ambiente o el observador pueden ser retratados en imágenes. La forma de esta representación toma dependerá de las suposiciones hechas para el modelo - por ejemplo, cómo está codificado el color, y cómo los mecanismos de codificación responden y se adaptan. Así, el paso más importante es decidir sobre el modelo de la visión del color - por ejemplo, cuáles son las propiedades de los canales son hipotéticos, y cómo se supone que ada...

Lo que el mundo podría parecerse a los demás, o para nosotros mismos a medida que cambiamos? Las respuestas a estas preguntas son de importancia fundamental para la comprensión de la naturaleza y los mecanismos de percepción y las consecuencias de ambas variaciones normales y clínicos en la codificación sensorial. Una amplia variedad de técnicas y enfoques han sido desarrollados para simular cómo las imágenes pueden parecer a las personas con diferentes sensibilidades visuales. Por ejemplo, estos incluyen simulaciones de los colores que pueden ser discriminados por diferentes tipos de deficiencias de color 1, 2, 3, 4, las diferencias espaciales y cromáticas que pueden ser resueltos por los bebés o los observadores mayores 5, 6, 7, 8, 9 , cómo las imágenes aparecen en la visión periférica <s<html> hasta class = &quot;xref&quot;&gt; 10, y las consecuencias de los errores o la enfermedad de 11, 12, 13, 14 ópticas. También se han aplicado para visualizar las discriminaciones que son posibles para otras especies de 15, 16, 17. Típicamente, tales simulaciones usan mediciones de las pérdidas de sensibilidad en diferentes poblaciones para filtrar una imagen y por lo tanto reducir o eliminar la estructura que tienen dificultad para ver. Por ejemplo, las formas comunes de ceguera al color reflejan una pérdida de uno de los dos fotorreceptores sensibles a longitudes de onda media o larga, y las imágenes filtradas para eliminar sus señales aparecen típicamente desprovisto de matices &quot;rojizo-verdosos&quot; 1. Del mismo modo, los niños tienen la agudeza más pobre, y por lo tanto las imágenes procesadas por su sensibilidad espacial reducida aparecen borrosas<html> . f &quot;&gt; 5 Estas técnicas proporcionan inestimables ejemplos de lo que una persona puede ver que el otro no puede, sin embargo, no lo hacen -. y, a menudo no están destinados a - retratar la experiencia perceptiva real del observador, y en algunos casos puede falsear la cantidad y tipos de información disponible para el observador. En este artículo se describe una nueva técnica desarrollada para simular diferencias en la experiencia visual que incorpora una característica fundamental de la codificación visual - adaptación 18, 19. Todos los sistemas sensoriales y motores se ajustan continuamente al contexto en el que están expuestos. Un olor acre en una habitación se desvanece rápidamente, mientras que la visión se adapta a la forma brillante u opaca la habitación es. Es importante destacar que estos ajustes se producen para casi cualquier atributo de estímulo, incluyendo las percepciones de &quot;alto nivel&quot;, tales como las características de la cara de alguien 20,class = &quot;xref&quot;&gt; 21 o su voz 22, 23, así como la calibración de los comandos de motor hechas al mover los ojos o alcanzar un objeto 24, 25. De hecho, la adaptación es probable que una propiedad esencial de casi todos los procesos neurales. Este documento ilustra cómo incorporar estos efectos de adaptación en las simulaciones de la apariencia de las imágenes, por, básicamente, &quot;la adaptación de la imagen&quot; para predecir cómo iba a parecer a un observador específico en un estado específico de adaptación 26, 27, 28, 29. Hay muchos factores que pueden alterar la sensibilidad de un observador, pero la adaptación a menudo pueden compensar los aspectos importantes de estos cambios, por lo que las pérdidas de sensibilidad son menos visibles que podría predecirse sin asumir que el sistema se adapta. A la inversa, porquela adaptación ajusta la sensibilidad de acuerdo con el contexto actual estímulo, estos ajustes también son importantes para incorporar para predecir la cantidad de percepción podría variar cuando varía el medio ambiente. El siguiente protocolo ilustra la técnica mediante la adaptación del contenido de color de las imágenes. La visión del color tiene la ventaja de que las etapas neurales iniciales de codificación de color están relativamente bien comprendidas, como son los patrones de adaptación 30. Los mecanismos y ajustes reales son complejas y variadas, pero las principales consecuencias de adaptación pueden ser capturados usando un simple y el modelo de dos etapas convencional (Figura 1a). En la primera etapa, las señales de color se codifican inicialmente por tres tipos de conos fotorreceptores que son máximamente sensibles a longitudes de onda corta, media o larga (S, M, y los conos L). En la segunda etapa, las señales de los diferentes conos se combinan dentro de las células post-receptoral para formar &quot;color-oponente&quot; channels que reciben entradas de antagonistas de los diferentes conos (y por lo tanto transmiten información &quot;color&quot;), y los canales de &quot;no-oponente&quot; que resumen juntos las entradas de cono (por lo tanto de codificación &quot;brillo&quot; información). La adaptación se produce en ambas etapas, y se ajusta a dos aspectos diferentes de la de color - la media (en los conos) y la varianza (en los canales de post-receptoral) 30, 31. El objetivo de las simulaciones es aplicar estos ajustes a los mecanismos de modelo y luego hacer que la imagen de sus salidas adaptadas. El proceso de adaptación de imágenes consta de seis componentes principales. Estos son 1) la elección de las imágenes; 2) la elección del formato para los espectros de imágenes; 3) que define el cambio de color del medio ambiente; 4) que define el cambio en la sensibilidad del observador; 5) usando el programa para crear las imágenes adaptadas; y 6) el uso de las imágenes para evaluar las consecuencias de la adaptación. Tlo siguiente considera cada uno de estos pasos en detalle. El modelo y el mecanismo de respuestas básicas se ilustran en la Figura 1, mientras que las Figuras 2 - 5 muestran ejemplos de imágenes renderizadas con el modelo.

<table><tbody><tr><td>Lenguaje</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>de programación (e.g., Visual Basic o Matlab)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Programa para el procesamiento de las imágenes</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Sensibilidades espectrales del observador (para aplicaciones que implican una adaptación específica del observador)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Espectros de emisión del dispositivo (para aplicaciones dependientes del dispositivo)</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

la visualización de visual adaptación

Visualizing Visual Adaptation

Muchos se han desarrollado técnicas para visualizar el aspecto que tendría una imagen de una persona con una sensibilidad visual diferente: por ejemplo, debido a las diferencias ópticas o edad, o una deficiencia de color o enfermedad. Este protocolo describe una técnica para la incorporación de la adaptación sensorial en las simulaciones. El protocolo se ilustra con el ejemplo de la visión del color, pero es generalmente aplicable a cualquier forma de adaptación visual. El protocolo utiliza un modelo simple de la visión humana del color basado en suposiciones estándar y plausibles sobre el color de la retina y de los mecanismos corticales codificación y cómo éstos ajustan su sensibilidad tanto el color medio y la gama de color en el estímulo predominante. Las ganancias de los mecanismos están adaptados de modo que su respuesta media bajo un mismo contexto se equipara para un contexto diferente. Las simulaciones ayudan a revelar los límites teóricos de adaptación y generar &quot;imágenes adaptadas&quot; que se adaptan de manera óptima a un enviro específicanment u observador. También proporcionan una métrica común para explorar los efectos de la adaptación dentro de los diferentes observadores o diferentes entornos. La caracterización de la percepción visual y el rendimiento con estas imágenes proporciona una nueva herramienta para estudiar las funciones y consecuencias de la adaptación a largo plazo en la visión u otros sistemas sensoriales.

Las figuras de 2 - 4 ilustran las simulaciones de adaptación para los cambios en el observador o el medio ambiente. La Figura 2 compara la aparición predicho de Todavía de Cezanne con Manzanas para un observador más joven y de más edad que sólo se diferencian en la densidad del pigmento de la lente 28. La imagen original como se ve a través del ojo más joven (Figura 2a) aparece mucho más amarillo...

Este artículo describe un nuevo método para la simulación y el estudio de la adaptación en el sistema visual.

La visualización de Visual Adaptación

Many techniques have been developed to visualize how an image would appear to an individual with a different visual sensitivity: e.g., because of optical ...

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.

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La visualización de Visual Adaptación

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