Name: Adaptation visuelle visualisant (Vidéo) | JoVE Journal
Uploaded: 2017-04-24T13:00:00.000+00:00
Duration: 4 min 43 s
Description: Découvrez une méthode informatique pour simuler l'adaptation visuelle et prédire la perception des couleurs selon différents environnements et observateurs. Cette technique offre un cadre robuste pour étudier les mécanismes de l'adaptation sensorielle.

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Pris en charge par les instituts nationaux de EY-10834 de subvention de la santé (NIH).

REMARQUE: Le protocole illustré utilise un programme qui permet de sélectionner les images et les adapter en utilisant les options choisies par les différents menus déroulants. 1. Sélectionnez l&#39;image à adapter <ol><li> Cliquez sur l&#39;image et recherchez le nom de l&#39;image de travailler avec. Observer l&#39;image d&#39;origine dans le volet supérieur gauche. </li></ol> 2. Spécifiez le stimulus et l&#39;observateur <ol><li> Cliquez sur le menu « Format » pour choisir la façon de représenter l&#39;image et l&#39;observateur. </li><li> Cliquez sur l&#39;option « observateur standard » pour modéliser un observateur standard ou moyenne adaptation à une distribution de couleur spécifique. Dans ce cas, en utilisant des équations standards pour convertir les valeurs RVB de l&#39;image à la sensibilité du cône 32. </li><li> Cliquez sur l&#39;option « d&#39;observateur individuel » pour modéliser les sensibilités spectrales d&#39;un observateur spécifique. Parce que ces sensibilités dépendent de la longueur d&#39;onde, le con de programmeverts les valeurs RVB de l&#39;image dans les spectres des armes à feu en utilisant les spectres d&#39;émission standard ou mesurée pour l&#39;affichage. </li><li> Cliquez sur l&#39;option « spectres naturels » pour rapprocher les spectres réels dans le monde. Cette option convertit les valeurs RVB de spectres, par exemple en utilisant des fonctions de base standard 33 ou 34 spectres gaussienne pour approcher le spectre correspondant à la couleur de l&#39; image. </li></ol> 3. Sélectionnez la condition d&#39;adaptation <ol><li> Adapter soit le même observateur à différents environnements (par exemple, aux couleurs d&#39;une forêt par rapport à paysage urbain), ou différents observateurs au même environnement (par exemple, un observateur déficient par rapport à la normale de la couleur). <ol><li> Dans le premier cas, utilisez les menus pour sélectionner les environnements. Dans ce dernier, en utilisant les menus pour définir la sensibilité de l&#39;observateur. </li></ol></li><li> Pour définir les environnements, sélectionnez la « référence » et envir « test »ronnements à partir des menus déroulants. Ils contrôlent les deux états différents de l&#39;adaptation en chargeant les réponses du mécanisme pour différents environnements. <ol><li> Choisissez le menu « de référence » pour contrôler l&#39;environnement de départ. Tel est l&#39;environnement le sujet est adapté à tout en regardant l&#39;image d&#39;origine. NOTE: Les choix indiqués ont été précalculées pour différents environnements. Ceux-ci ont été calculées à partir des mesures des gammes de couleurs pour les différentes collections d&#39;images. Par exemple, une application a examiné comment la perception des couleurs peut varier avec des changements dans les saisons, en utilisant des images calibrées prises du même endroit à des moments différents 27. Une autre étude, en explorant la façon dont l&#39; adaptation pourrait affecter percepts de couleur dans différents endroits, les lieux représentés par des images d&#39; échantillonnage de différentes catégories de scène 29. </li><li> Sélectionnez l&#39;environnement « utilisateur défini » pour charger les valeurs pour un environnement personnalisé. obsErve une fenêtre pour rechercher et sélectionner un fichier particulier. Pour créer ces fichiers pour les images indépendantes, afficher chaque image à inclure (comme dans l&#39;étape 1), puis cliquez sur le bouton « Enregistrer les réponses d&#39;image ». REMARQUE: Cette affiche une fenêtre où l&#39;on peut créer ou ajouter à un fichier Excel stockant les réponses à chaque image. Pour créer un nouveau fichier, entrez le nom du fichier, ou recherchez un fichier existant. Pour les fichiers existants, les réponses à l&#39;image actuelle sont ajoutés et les réponses à toutes les images automatiquement en moyenne. Ces moyennes sont entrées pour l&#39;environnement de référence lorsque le fichier avec l&#39;option « défini par l&#39;utilisateur » est sélectionné. </li><li> Sélectionnez le menu « test » pour accéder à une liste des environnements pour l&#39;image à régler pour. Sélectionnez l&#39;option « image actuelle » d&#39;utiliser les réponses du mécanisme pour l&#39;image affichée. NOTE: Cette option suppose que les sujets s&#39;adaptent aux couleurs de l&#39;image qui est actuellement en cours de visualisation. Sinon, sélectionnez l&#39;un des til précalculée environnements ou l&#39;option « défini par l&#39;utilisateur » pour charger l&#39;environnement de test. </li></ol></li></ol> 4. Sélectionnez la sensibilité spectrale de l&#39;observateur NOTE: Pour les effets d&#39;adaptation de différents environnements, l&#39;observateur demeure généralement constante, et est réglé sur la valeur par défaut « observateur standard » avec sensibilité spectrale moyenne. Il y a 3 menus pour régler une sensibilité spectrale individuelle, qui contrôlent la quantité de pigment de contrôle ou les sensibilités spectrales de l&#39;observateur. <ol><li> Cliquez sur le menu « objectif » pour sélectionner la densité du pigment de la lentille. Les différentes options permettent de choisir une caractéristique de densité de différents âges. </li><li> Cliquez sur le menu « macula » pour sélectionner de façon similaire la densité du pigment maculaire. Observez ces options en termes de la densité maximale du pigment. </li><li> Cliquez sur le menu « cônes » de choisir entre les observateurs sansrMal trichromacy ou différents types de trichromacy anormale. NOTE: En fonction des choix du programme définit les cônes sensibilités spectrales de l&#39;observateur et un ensemble de 26 canaux postreceptoral combinant linéairement les signaux de cône à peu près uniformément échantillon différentes combinaisons de couleurs et de luminance. </li></ol> 5. Adapter l&#39;image <ol><li> Cliquez sur le bouton « adapter ». REMARQUE: Cette exécute le code pour le calcul des réponses des cônes et des mécanismes post-receptoral à chaque pixel dans l&#39;image. La réponse est dimensionnée de telle sorte que la réponse moyenne de la répartition des couleurs est égal à adapter les réponses moyennes de la distribution de référence, ou de telle sorte que la réponse moyenne est la même pour un observateur individuel ou de référence. La mise à l&#39; échelle est multiplicatif pour simuler l&#39; adaptation von Kries 35. La nouvelle image est ensuite rendu en additionnant les réponses du mécanisme et de reconversion des valeurs RVB pour l&#39;affichage. Détails du algorithm sont donnés dans le 26, 27, 28, 29. </li><li> Observez trois nouvelles images à l&#39;écran. Ceux-ci sont étiquetés comme 1) « non adapté » - comment l&#39;image de test devrait apparaître à quelqu&#39;un complètement adapté à l&#39;environnement de référence; 2) « adaptation conique » - ce qui montre l&#39;image ajustée que pour l&#39;adaptation dans les récepteurs; et 3) « pleine adaptation » - ce qui montre l&#39;image prédite par une adaptation complète au changement de l&#39;environnement ou l&#39;observateur. </li><li> Cliquez sur le bouton « enregistrer des images » pour enregistrer les trois images calculées. Observez une nouvelle fenêtre sur l&#39;écran pour rechercher le dossier et sélectionnez le nom du fichier. </li></ol> 6. Évaluer les conséquences de l&#39;adaptation NOTE: La référence originale et des images adaptées simulent la façon dont la même image doit apparaître sous les deux états de Adapta modélisétion, et surtout, diffèrent seulement en raison de l&#39;état d&#39;adaptation. Les différences dans les images offrent ainsi un aperçu des conséquences de l&#39;adaptation. <ol><li> regarder visuellement les différences entre les images. REMARQUE: Une simple inspection des images peuvent aider à montrer comment la vision beaucoup de couleur peut varier en vivant dans des environnements différents de couleurs, ou combien d&#39;adaptation pourrait compenser un changement de sensibilité à l&#39;observateur. </li><li> Quantifier ces effets d&#39;adaptation en utilisant des analyses ou des mesures comportementales avec les images pour évaluer de manière empirique les conséquences de l&#39;adaptation 29. <ol><li> Mesurer comment les changements d&#39;apparence des couleurs. Par exemple, comparez les couleurs des deux images pour mesurer les catégories de couleurs ou changement de perception dans différents saillance environnements ou observateurs. Par exemple, l&#39; utilisation des analyses des changements de couleur avec adaptation pour calculer combien les teintes uniques (par exemple, jaune ou bleu pur) pourrait théoriquement vvier en raison des variations de l&#39;environnement couleur 29 de l&#39;observateur. </li><li> Demandez-lui comment l&#39;adaptation affecte la sensibilité visuelle ou la performance. Par exemple, utiliser les images adaptés pour comparer si la recherche visuelle pour une couleur nouvelle est plus rapide lorsque les observateurs sont d&#39;abord adaptés aux couleurs de l&#39;arrière-plan. Réaliser l&#39;expérience en superposant sur les images d&#39; un tableau de cibles et distracteurs de couleurs différentes qui ont été adaptés , ainsi que les images, avec les temps de réaction mesurés pour localiser la cible 29 impair. </li></ol></li></ol>

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<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>
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<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>
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</ol>

Les auteurs n&#39;ont rien à dévoiler.

Le protocole illustré montre comment les effets de l&#39;adaptation à un changement dans l&#39;environnement ou l&#39;observateur peuvent être représentés dans les images. La forme de cette représentation prend dépendra des hypothèses retenues pour le modèle - par exemple, la façon dont la couleur est codée et comment réagissent les mécanismes de codage et d&#39;adaptation. Ainsi, l&#39;étape la plus importante est de décider sur le modèle de la vision des couleurs - par exemple ce que les propriétés des canaux sont émi...

Que le monde pourrait ressembler à d&#39;autres, ou pour nous-mêmes que nous changeons? Les réponses à ces questions sont d&#39;une importance fondamentale pour comprendre la nature et les mécanismes de perception et les conséquences des deux variations normales et cliniques dans le codage sensoriel. Une grande variété de techniques et d&#39;approches ont été développées pour simuler la façon dont les images peuvent apparaître à des personnes ayant des sensibilités visuelles différentes. Par exemple, ceux - ci comprennent des simulations des couleurs qui peuvent être discriminés par différents types d&#39;irrégularités de couleur 1, 2, 3, 4, les différences spatiales et chromatiques qui peuvent être résolus par des enfants ou des observateurs âgés de 5, 6, 7, 8, 9 , comment les images apparaissent dans la vision périphérique <s<html> up class = &quot;xref&quot;&gt; 10, et les conséquences des erreurs optiques ou de maladie 11, 12, 13, 14. Ils ont également été appliquées pour visualiser les discriminations qui sont possibles pour d&#39; autres espèces 15, 16, 17. En règle générale, ces simulations utilisent des mesures des pertes de sensibilité dans différentes populations pour filtrer une image et ainsi réduire ou éliminer la structure qu&#39;ils ont du mal à voir. Par exemple, les formes de cécité des couleurs reflètent une perte de l&#39; un des deux photorécepteurs sensibles aux longueurs d&#39; onde moyenne ou longue durée, et les images filtrées pour éliminer leurs signaux apparaissent généralement dépourvus de teintes « rougeâtre verdâtre » 1. De même, les enfants ont une acuité plus faible, et donc les images traitées pour leur sensibilité spatiale réduite sont floues<html> . f &quot;&gt; 5 Ces Les techniques donnent des exemples précieux de ce qu&#39;une personne peut voir qu&#39;un autre ne peut toutefois, ils ne le font pas -. et souvent ne sont pas destinés à - l&#39;expérience vécue par la perception réelle de l&#39;observateur, et dans certains cas , peut déformer la quantité et les types d&#39;informations disponibles à l&#39;observateur. Cet article décrit une nouvelle technique développée pour simuler des différences dans l&#39; expérience visuelle qui intègre une caractéristique fondamentale du codage visuel - adaptation 18, 19. Tous les systèmes sensoriels et moteurs ajustent en permanence au contexte, ils sont exposés. Une odeur âcre dans une pièce s&#39;estompe rapidement, tandis que la vision accueille à la façon claire ou assombrir la pièce est. Fait important, ces ajustements se produisent pour presque tous les attributs de relance, y compris les perceptions « haut niveau », comme les caractéristiques du visage d&#39; une personne 20,class = « xref »&gt; 21 ou la voix 22, 23, ainsi que le calibrage des commandes motrices faites lors du déplacement des yeux ou d&#39; atteindre un objet 24, 25. En fait, l&#39;adaptation est probablement une propriété essentielle de presque tous les traitements de neurones. Cet article montre comment incorporer ces effets d&#39;adaptation dans les simulations de l&#39;apparition d&#39;images, en gros « adapter l&#39;image » de prédire comment il semble à un observateur spécifique dans un état spécifique d&#39;adaptation 26, 27, 28, 29. De nombreux facteurs peuvent modifier la sensibilité d&#39;un observateur, mais l&#39;adaptation peut souvent compenser les aspects importants de ces changements, de sorte que les pertes de sensibilité sont moins visibles que serait prédit sans supposer que le système adapte. A l&#39;inverse, parce quel&#39;adaptation ajuste la sensibilité en fonction du contexte de relance actuel, ces ajustements sont également importants pour incorporer pour prédire combien la perception peut varier lorsque l&#39;environnement varie. Le protocole suivant illustre la technique en adaptant le contenu des couleurs des images. La vision des couleurs présente l&#39;avantage que les étapes de neurones initiaux de codage couleur sont relativement bien compris, de même que les motifs d&#39;adaptation 30. Les mécanismes et des ajustements réels sont complexes et variées, mais les principales conséquences de l&#39; adaptation peuvent être capturées à l&#39; aide d&#39; un simple et un modèle classique en deux étapes (figure 1a). Dans la première étape, les signaux de couleur sont d&#39;abord codés par trois types de photorécepteurs de cône qui sont au maximum sensibles à de courtes longueurs d&#39;ondes moyennes ou longues (S, M et L) des cônes. Dans la deuxième étape, les signaux des différents cônes sont combinés dans des cellules post-receptoral pour former « color-adversaire » channels qui reçoivent des entrées antagonistes des différents cônes (et donc transmettre la « couleur » d&#39;informations) canaux, et « non » adversaire qui résument ainsi que les entrées de cône (donc codage de l&#39;information « luminosité »). L&#39; adaptation se produit aux deux étapes, et ajuste à deux aspects différents de la couleur - la moyenne (dans les cônes) et la variance (dans les canaux post-receptoral) 30, 31. Le but des simulations est d&#39;appliquer ces ajustements aux mécanismes du modèle et de rendre l&#39;image de leurs sorties adaptées. Le processus d&#39;adaptation des images comporte six composantes principales. Ceux-ci sont 1) choisir les images; 2) choisir le format pour les spectres d&#39;image; 3) définissant le changement de couleur de l&#39;environnement; 4) définissant la variation de la sensibilité de l&#39;observateur; 5) en utilisant le programme pour créer les images adaptées; et 6) en utilisant les images pour évaluer les conséquences de l&#39;adaptation. Toici considère chacune de ces étapes en détail. Le modèle de base et les réponses mécanisme sont illustrés sur la figure 1, tandis que les figures 2 - 5 montrent des exemples d&#39;images rendues avec le modèle.

<table><tbody><tr><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Langage</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>de programmation (par exemple, Visual Basic ou Matlab)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Programme de traitement des images</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Sensibilités spectrales de l’observateur (pour les applications impliquant une adaptation spécifique à l’observateur)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Spectres d’émission de dispositifs (pour les applications dépendantes des appareils)</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

adaptation visuelle visualisant

Visualizing Visual Adaptation

De nombreuses techniques ont été développées pour visualiser comment une image apparaît à une personne ayant une sensibilité visuelle différente: par exemple, en raison des différences optiques ou l&#39; âge, ou une carence en couleur ou d&#39;une maladie. Ce protocole décrit une technique pour incorporer l&#39;adaptation sensorielle dans les simulations. Le protocole est illustré par l&#39;exemple de la vision des couleurs, mais il est généralement applicable à toute forme d&#39;adaptation visuelle. Le protocole utilise un modèle simple de la vision humaine des couleurs fondées sur des hypothèses plausibles standard et sur les mécanismes de la rétine et du cortex codage couleur et comment ceux-ci ajustent leur sensibilité à la fois la couleur moyenne et la gamme de couleurs dans le stimulus qui prévaut. Les gains des mécanismes sont adaptés de sorte que leur réponse moyenne de moins d&#39;un contexte est assimilé à un contexte différent. Les simulations permet de révéler les limites théoriques de l&#39;adaptation et de générer des « images » qui sont adaptées de manière optimale correspond à un enviro spécifiquennement ou observateur. Ils fournissent également une mesure commune pour explorer les effets de l&#39;adaptation au sein de différents observateurs ou des environnements différents. Perception visuelle et la caractérisation des performances avec ces images fournit un nouvel outil pour étudier les fonctions et les conséquences de l&#39;adaptation à long terme dans la vision ou d&#39;autres systèmes sensoriels.

Les figures 2-4 illustrent les simulations d'adaptation pour les variations de l'observateur ou de l'environnement. La figure 2 compare l'apparition prévue de Nature morte de Cézanne aux pommes pour un observateur plus jeune et plus qui ne diffèrent que par la densité du pigment de la lentille 28. L'image originale comme on le voit à travers les yeux plus jeune (figure 2a) apparaît beaucoup et ye...

Cet article décrit une nouvelle méthode pour simuler et étudier l&#39;adaptation dans le système visuel.

Adaptation visuelle visualisant

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 ...

L’objectif général de ce logiciel est de simuler les effets de l’adaptation sur la perception visuelle en utilisant un modèle de la façon dont le système visuel humain s’adapte pour coder la couleur. Ce modèle calcule comment cet encodage change lorsque le même observateur est adapté à différents environnements colorimétriques, ou lorsque différents observateurs sont adaptés au même environnement. Cette méthode aborde des questions clés en sciences cognitives et en neurosciences, telles que pourquoi les systèmes sensoriels s’adaptent et quels effets l’adaptation a sur la perception.Le principal avantage de cette technique est qu’elle intègre des hypothèses plausibles sur l’adaptation et la vision des couleurs et les utilise pour prédire de manière plus fiable la perception des couleurs dans différents environnements et observateurs. Commencez par sélectionner l’image avec laquelle vous souhaitez travailler et observez-la apparaître dans le volet supérieur gauche. Ensuite, cliquez sur le menu Format pour choisir comment représenter l’image et l’observateur.Cliquez sur observateur standard pour modéliser un observateur standard ou moyen s’adaptant à une distribution de couleurs spécifique. Ensuite, cliquez sur Spectres naturels ou RVB pour approximer les spectres de lumière réels ou les spectres de pixels rouges, verts et bleus de l’image sur le moniteur. Commencez par adapter le même observateur à différents environnements, tels que les couleurs de l’image actuelle par rapport à la distribution des couleurs typique d’un environnement extérieur naturel.Pour définir ces environnements, sélectionnez les environnements de référence et de test dans les menus déroulants. Cliquez ensuite sur le menu Référence pour choisir l’environnement de départ, c’est-à-dire l’environnement auquel l’observateur est censé s’adapter lors de l’affichage de l’image d’origine. Ensuite, cliquez sur le menu de test pour choisir le nouvel environnement auquel l’observateur s’adaptera. Cliquez sur le bouton Adapter et observez deux nouvelles images filtrées pour l’adaptation au cône et adaptées pour l’adaptation au contraste.Alternativement, pour adapter différents observateurs au même environnement, comme la sensibilité spectrale d’un observateur plus jeune ou plus âgé ; Sélectionnez la sensibilité spectrale de l’observateur et cliquez sur le menu Lentille pour choisir la densité du pigment de la lentille. Ensuite, cliquez sur le menu maculaire pour sélectionner de la même manière la densité du pigment maculaire ; et cliquez sur le menu Cônes pour choisir entre des observateurs avec une trichromatie normale ou différents types de trichromie anormale. Encore une fois, cliquez sur le bouton Adapter et observez trois nouvelles images à l’écran, montrant cette fois l’image d’origine, l’image filtrée pour la nouvelle sensibilité et l’image après adaptation à la nouvelle sensibilité.Enfin, cliquez sur le bouton Enregistrer les images pour enregistrer les trois images. Ce protocole démontre comment les effets de l’adaptation visuelle à un changement de l’environnement ou de l’observateur peuvent être visualisés en images. Pour illustrer la façon dont l’adaptation s’adapte aux changements chez l’observateur, le modèle a simulé les conséquences du vieillissement du cristallin en comparant l’apparence prédite d’une image vue à travers les yeux d’un observateur plus jeune ou plus âgé qui ne diffèrent que par la densité du pigment du cristallin.Pour illustrer la façon dont l’adaptation s’adapte à un changement dans l’environnement, le modèle a été utilisé pour simuler comment nous pourrions nous adapter à un environnement brumeux et à faible contraste en ajustant le codage couleur pour correspondre à l’encodage attendu pour un environnement typique à contraste plus élevé. Cette technique peut être appliquée à n’importe quel ensemble d’images ou observateurs ayant des sensibilités spectrales différentes. Il peut également être généralisé pour examiner l’adaptation et d’autres caractéristiques des images, telles que leurs propriétés spectrales.Les images rendues modélisent les limites théoriques de l’adaptation à long terme et peuvent être utilisées pour examiner la fonction de l’adaptation en testant ce que les sujets pourraient percevoir dans les images adaptées qu’ils ne pouvaient pas percevoir dans les images originales. Les images rendues fournissent également des simulations plus réalistes des effets du changement de sensibilité sur notre perception visuelle et montrent comment l’adaptation tend à réduire ou à compenser ces changements de sensibilité.

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