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方法論記事

視覚適応を可視化

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DOI:

10.3791/54038

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2017年4月24日

 , 
1Department of Psychology, University of Nevada, Reno

この記事について

サマリー

この記事では、視覚システムに適応をシミュレートし、研究するための新規な方法を説明します。

要約

なぜなら、光や年齢の違いにより、 例えば 、カラー欠乏または疾患：多くの技術が、画像が異なる視覚感度で個々にどのように見えるかを可視化するために開発されています。このプロトコルは、シミュレーションに感覚の適応を組み込むための技術が記載されています。プロトコルは、色覚の例を示したが、視覚的な適応の任意の形に一般的に適用可能です。プロトコルは、色とどのようにこれらは優勢な刺激における平均色及び色の範囲の両方に対するそれらの感度を調整をコードする網膜および皮質メカニズムについて標準と妥当な仮定に基づいて、人間の色覚の単純なモデルを使用します。あるコンテキストの下での平均応答は、異なるコンテキストに同一視されるように、機構の利得が適応されます。シミュレーションは、適応の理論的限界を明らかにし、最適な特定のエンバイロに一致している「ようになった画像を」作成を支援しますnmentまたはオブザーバー。彼らはまた、異なる観察者または異なる環境内の適応の影響を探索するための一般的なメトリックを提供します。これらのイメージを視覚と性能を特徴付けることはビジョンや他の感覚系の長期適応の機能と影響を研究するための新しいツールを提供しています。

概要

私たちは変化に世界は他の人に、または自分自身にどのようなものに見えるかもしれませんか？これらの質問に対する答えは、自然と知覚のメカニズムと感覚コーディングの通常および臨床の変化の両方の影響を理解するための基本的に重要です。技術やアプローチの多種多様なイメージが異なる視覚感度を持つ個人に表示される可能性がありますどのようにシミュレートするために開発されてきました。例えば、これらは、色の欠陥の異なる種類によって判別することができる色のシミュレーションを含む1、2、3、4、幼児又は古いオブザーバー5、6、7、8で解決することができ、空間及び色差、9 、どのように画像が周辺視野に表示されますクラス= "外部参照"> 10、及び光学エラーまたは疾患11、12、13、14の結果アップ。彼らはまた、他の種15、16、17に対して可能で差別を可視化するために適用されています。典型的には、このようなシミュレーションは、画像をフィルタリングし、したがって、彼らは困難見を有する構造体を低減または除去するために、異なる集団における感度の損失の測定値を使用します。例えば、色盲の一般的な形は、中または長波長に敏感2つの感光体のいずれかの損失を反映し、そしてそれらの信号を除去するために濾過した画像は、典型的には「赤緑がかった」色相1を欠い現れます。同様に、乳児は貧しい視力を持っているので、その減少空間感度のために処理された画像がぼやけて見えます 。。> 5 F "これらの技術は、しかし、そうではない、別のではないことを一人の人間が見ることができるものの貴重なイラストを提供-そして多くの場合に意図されていない-観察者の実際の知覚的経験を描く、そしていくつかのケースでは偽ること観測者が利用できる情報の量と種類。

適応18、19 -この記事では、視覚的コーディングの基本的な特徴を取り入れ、視覚経験の違いをシミュレートするために開発された新しい技術が記載されています。すべての感覚と運動システムは、継続的に、彼らがにさらされているコンテキストに調整します。ビジョンは部屋がどのように明るいか暗いに収容しながら部屋に刺激臭をすばやく、フェード。重要なことは、これらの調整は、このような誰かの顔20の特徴として、「高レベル」の認識を含め、ほぼすべての刺激属性に発生し、クラス=「外部参照」> 21、またはそれらの声22、23、並びに目の移動やオブジェクト24、25に達したときに作られた運動指令を較正します。実際には、適応はおそらく、ほとんどすべての神経処理の本質的な特性です。本論文では、基本的には適応26、27、28、29の具体的な状態の下で、特定の観察者にどのように見えるかを予測する「画像を適応」ことで、画像の外観のシミュレーションにこれらの適応効果を組み込む方法を示しています。感度の損失は、システムが適応と仮定することなく、予想されるよりも目立たなくなるように、多くの要因が観察者の感度を変えることができますが、適応は、多くの場合、これらの変化の重要な側面を補うことができます。逆に、理由適応は、現在の景気刺激文脈に応じて感度を調整し、これらの調整は、環境が変化したときに認識が異なる場合がありますどのくらいの予測に組み込むことが重要です。

以下のプロトコルは、画像の色の内容を適合させることにより、技術を示します。適応30のパターンであるようにカラービジョンは、カラーコードの初期ニューラル段階は比較的よく理解されているという利点を有します。実際の機構と調整が複雑かつ多様であるが、適応の主要な結果は、単純な従来の二段階モデル（ 図1A）を使用して捕捉することができます。第一段階では、色信号は、最初に、短い中または長波長（S、M、およびL錐体）に最大限に敏感である錐体光受容体の三種類によってコードされています。第二段階では、異なる錐体からの信号は「色相手」CHAを形成するために、ポストreceptoral細胞内で合成されます異なるコーンから拮抗入力を受け取る（したがって「色」情報を伝える）nnels、コーン入力を一緒に合計する「非相手」チャネル（従って「明るさ」の情報を符号化します）。適応は、両方の段階で生じ、色の2つの異なる側面に調整- （ポストreceptoralチャネルで）（コーン）に平均と分散30、31。シミュレーションの目的は、モデルの仕組みに、これらの調整を適用し、その適応出力から画像をレンダリングすることです。

画像を適応させるプロセスは、6つの主要なコンポーネントを含みます。これらは、1）画像を選んでいます。 2）画像スペクトルのフォーマットを選択します。 3）環境の色の変化を規定します。 4）観察者の感度の変化を規定します。 5）適応画像を作成するプログラムを使用して、そして6）適応の影響を評価するために画像を使用。 T彼は、次の詳細にこれらの各ステップを検討します。モデルを用いてレンダリングされた画像の5例を示す-基本モデルとメカニズム応答は、 図2が、 図1に示されています。

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プロトコル

注：プロトコルが例示さは、1つの画像を選択し、別のドロップダウンメニューで選択したオプションを使用してそれらを適応することを可能にするプログラムを使用しています。

1.適応するための画像を選択

  1. 画像をクリックしてくださいとで動作するように画像のファイル名を参照します。左上のペインで、元の画像を観察します。

2.刺激とオブザーバーを指定します

  1. 画像観察者の表現方法を選択する「フォーマット」メニューをクリックします。
  2. 特定の色の分布に適応し、標準または平均観測者をモデル化するために、「標準観測者」オプションをクリックします。この場合、円錐感度32への画像のRGB値を変換するための標準式を使用。
  3. 特定の観察者の分光感度をモデル化するために、「個々の観測者」オプションをクリックします。これらの感度は波長に依存しているので、プログラムの詐欺表示のために標準または測定された発光スペクトルを使用して、ガンスペクトルに画像のRGB値をVertsに。
  4. 世界で実際のスペクトルを近似するために、「自然なスペクトル」オプションをクリックします。このオプションは、画像の色のための対応するスペクトルを近似するために、標準的な基底関数33又はガウススペクトル34を使用することにより、例えば、スペクトルにRGB値に変換します。

3.適応条件を選択

  1. （色欠損観測対通常、 例えば ）同じ環境に異なる環境（ 例えば 、都市景観対森の色に）、または異なる観察者に同じオブザーバーのいずれかを適応させます。
    1. 前者の場合には、環境を選択するために、メニューを使用しています。後者では、観察者の感度を定義するためにメニューを使用。
  2. 環境を設定するには、「参照」と「テスト」ENVIRを選択ドロップダウンメニューからonments。これらは、異なる環境のためのメカニズム応答をロードすることによって適応の2つの異なる状態を制御します。
    1. 起動環境を制御するために、「参照」メニューを選択してください。これは、被験者が、元の画像を見ながらに適合している環境です。
      注：示される選択肢は、異なる環境のために事前に計算されています。これらは、画像の異なるコレクションの色域の測定に由来しました。例えば、あるアプリケーションは、色知覚が異なる時間27で同じ場所から採取された較正画像を用いて、季節の変化に伴って変化する方法を検討しました。別の研究では、適応が異なる場所間で色の知覚に影響を与える可能性がどのように模索し、異なるシーンカテゴリ29の画像をサンプリングして場所を表します。
    2. カスタム環境の値をロードするために、「ユーザー定義された」環境を選択します。 OBS特定のファイルを参照して選択するウィンドウをerve。独立したイメージのため、これらのファイルを作成するには、（ステップ1のように）含まれる各画像を表示し、「イメージレスポンスを保存」ボタンをクリックしてください。
      注：これは1が作成したり、各画像への応答を保存するExcelファイルに追加することができますウィンドウが表示されます。新しいファイルを作成するには、ファイル名を入力するか、既存のファイルを参照します。既存のファイルの場合、現在の画像への応答が追加され、すべてのイメージへの応答が自動的に平均しました。 「ユーザ定義の」オプションを使用してファイルを選択している場合、これらの平均値は、基準環境のために入力されています。
    3. 画像のための環境のリストにアクセスするには、「テスト」メニューを選択するために調整することができます。表示された画像のためのメカニズムの応答を使用するには、「現在の画像」オプションを選択します。
      注：このオプションは、対象者が現在表示されている画像の色に適応されている前提としています。それ以外の場合は、tのいずれかを選択彼は、環境やテスト環境をロードするための「ユーザ定義の」オプションを事前に計算しました。

4.オブザーバーの分光感度を選択

注：異なる環境の順応効果のために、観察者は通常、一定のままで、平均分光感度を持つデフォルトの「標準観測者」に設定されています。スクリーニング顔料又は観察者の分光感度の量を制御する個々のスペクトル感度を設定する3つのメニューが存在します。

  1. レンズ顔料の密度を選択するために、「レンズ」メニューをクリックします。別のオプションは1つが異なる年齢の濃度特性を選択することができます。
  2. 同様に、「黄斑」メニューをクリックして黄斑色素の密度を選択します。顔料のピーク密度の点でこれらのオプションを確認します。
  3. ノーとオブザーバーの間で選択する「コーン」メニューをクリックしますrmalのtrichromacyまたは異常trichromacyの異なる種類。
    注：プログラムは、観察者の円錐分光感度と直線略均一試料異なる色と輝度の組み合わせに円錐信号を組み合わせる26 postreceptoralチャネルのセットを定義する選択に基づい。

5.イメージの適応

  1. 「適応」ボタンをクリックしてください。
    注：これは、画像内の各画素にコーンとポストreceptoral機構の応答を計算するためのコードを実行します。適応色分布に対する平均応答が基準分布に平均応答に等しくなるように応答がスケーリングされる、またはそう平均応答は、個々の又は基準観察者にとって同じです。スケーリングはコンクリース適応35をシミュレートする乗法です。新しい画像は、機構の応答を合計し、表示のためにRGB値に戻す変換してレンダリングされます。 ALGの詳細orithmは26、27、28、29に示されています。
  2. 画面上に3つの新しいイメージを守ってください。これらは、1）としてラベル付けされている「非適応」 - テストイメージが完全に基準環境に適応し、誰かに表示されますか。 2）「円錐適応」 - これは、受容体に適応するために調整された画像を示す図です。 3）「完全な適応が」 - これは、環境の変化や観察者に完全に適合させることにより、予測画像を示しています。
  3. 3計算され、画像を保存するために、「画像を保存」ボタンをクリックしてください。フォルダを参照し、ファイル名を選択し、画面上の新しいウィンドウを観察します。

6.適応の影響を評価します

注：元の基準と適合画像は、同じ画像をモデル化adaptaの二つの状態の下に表示する方法をシミュレートン、そして重要なのは、理由順応状態でのみ異なります。画像の違いは、このような適応の影響への洞察を提供しています。

  1. 視覚画像間の違いを見てください。
    注：画像の簡単な検査は、異なる色の環境に住んでいたときに色覚が異なる場合がありますどのくらいの、または適応がオブザーバーでの感度変化を補う可能性がどのくらいを示して助けることができます。
  2. 経験的に適応29の影響を評価するために画像を解析または行動の測定値を使用して、これらの適応効果を定量化します。
    1. どのように色の外観の変化を測定します。例えば、どのように色の種類、または異なる環境またはオブザーバーを横切る知覚的顕著性シフトを測定するために2枚の画像の色を比較します。例えば、使用することは、どれだけの独特の色合い（ 例えば 、純粋な黄色または青色）の可能性が理論的にはVを計算するのに適応して色の変化の解析しますなぜなら、観察者の色の環境29の変動の進。
    2. 適応は、視覚感度やパフォーマンスにどのように影響するかを確認して下さい。例えば、観察者は、第1の背景の色に適合されている場合、新規色の視覚的な検索が高速であるかどうかを比較するように適合された画像を使用。奇数のターゲット29の位置を特定するための測定された反応時間で、画像上のターゲットと画像とともに適合された異なる色の不正解要素のアレイを重ね合わせて実験を行います。

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結果

図2から4は、観察者又は環境の変化のために適応シミュレーションを示します。 図2は、レンズ顔料28の密度が異なるだけで、若い歳以上の観察者にとってりんごとセザンヌの静物画の予想外観を比較します。若い眼（ 図2A）を通して見た元の画像がより密に着色されたレンズを介して多くの黄色いとディマー表示され（ 図2b）。 （平均色および色応答の対応するシフトは、 図1cに示されている。）が、平均スペクトル変化割引への適応は、ほぼすべての色の見えの変化（ 図2c）の。後続のコントラストの変化が無視できる効果を有するように、元の色応答をほぼ完全に、コーンに適応することによって回収されます。

NT」FO：キープtogether.withinページ= 『1』> 図3

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ディスカッション

図示のプロトコルは、環境の変化や観測者への適応の影響がイメージで描かする方法を示しています。色が符号化された方法、例えば、方法、および符号化機構が応答および適応 - この描写が取る形態は、モデルの仮定に依存するであろう。したがって、最も重要なステップは、色覚のためのモデルに決定される - 例えば仮説チャネルの性質があり、それらがどのように適応することを想定しているもの。他の重要なステップは、あなたが間に適応している2つの環境、または2つのオブザーバー感度の性質のために適切なパラメータを設定します。

写真のモデルは非常に単純であり、それは不完全であり、アプリケーションに応じて拡張することができる多くの方法があります。例えば、色情報は、独立形式の符号化されず、図示のシミュレーションは、空間構造の全く考慮していません神経受容野の、またはそのようなコントラストの正規化38などのメカニズムを横切る既知の相互作用、または画像。同様に、画像内の全ての画素が等しい重みが与えられ、したがって、シミュレーションは、そのようなシーンが目の動きでサンプリング...

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開示事項

著者は、開示することは何もありません。

謝辞

国立衛生研究所（NIH）助成金EY-10834でサポートされています。

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材料

この記事で使用された材料の一覧
名前会社カタログ番号コメント
適応
コンピュータ
プログラミング言語( Visual BasicまたはMatlabなど)
画像
オブザーバーのスペクトル感度(オブザーバー固有の適応を含むアプリケーション用)
デバイス・エンミッション・スペクトル(デバイス依存型アプリケーション用)
する画像 を処理するためのプログラム

参考文献

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