시각 적응을 시각화

이 소프트웨어 프로그램의 전반적인 목표는 인간의 시각 시스템이 색상을 인코딩하기 위해 어떻게 적응하는지에 대한 모델을 사용하여 시각적 인식에 대한 적응의 효과를 시뮬레이션하는 것입니다. 이 모델은 동일한 관찰자가 다른 색상 환경에 적응하거나 다른 관찰자가 동일한 환경에 적응할 때 인코딩이 어떻게 변경되는지 계산합니다. 이 방법은 감각 시스템이 적응하는 이유와 적응이 지각에 미치는 영향과 같은 인지 과학 및 신경 과학의 주요 질문을 다룹니다.

이 기술의 주요 장점은 적응 및 색각에 대한 그럴듯한 가정을 통합하고 이를 사용하여 다양한 환경과 관찰자에 대한 색 인식을 보다 안정적으로 예측한다는 것입니다. 먼저 작업할 이미지를 선택하고 왼쪽 상단 창에 팝업이 나타나는지 확인합니다. 그런 다음 형식 메뉴를 클릭하여 이미지와 관찰자를 나타내는 방법을 선택합니다.

표준 관찰자를 클릭하여 특정 색상 분포에 적응하는 표준 또는 평균 관찰자를 모델링합니다. 그런 다음 자연 스펙트럼 또는 RGB를 클릭하여 실제 광 스펙트럼 또는 모니터 이미지의 빨간색, 녹색, 파란색 픽셀 스펙트럼을 근사화합니다. 먼저 동일한 관찰자를 현재 이미지의 색상과 자연스러운 실외 환경의 일반적인 색상 분포와 같은 다양한 환경에 적응시킵니다.

이러한 환경을 설정하려면 드롭다운 메뉴에서 참조 및 테스트 환경을 선택합니다. 그런 다음 참조 메뉴를 클릭하여 관찰자가 원본 이미지를 보는 동안 조정된 것으로 간주되는 환경인 시작 환경을 선택합니다. 그런 다음 테스트 메뉴를 클릭하여 관찰자가 적응할 새 환경을 선택합니다. 적응(Adapt) 버튼을 클릭하고 원뿔 적응을 위해 필터링되고 대비 적응을 위해 조정된 두 개의 새로운 이미지를 관찰합니다.

대안적으로, 서로 다른 관찰자를 더 젊거나 나이가 많은 관찰자의 스펙트럼 감도와 같은 동일한 환경에 적응시키는 것; 관찰자의 스펙트럼 감도를 선택하고 렌즈 메뉴를 클릭하여 렌즈 안료의 농도를 선택합니다. 그런 다음 macular 메뉴를 클릭하여 macular pigment의 밀도를 유사하게 선택합니다. 을 클릭하고 원뿔 메뉴를 클릭하여 정상적인 삼색성 또는 다른 유형의 변칙적 삼색성을 가진 관찰자 중에서 선택합니다. 다시 적응 버튼을 클릭하고 화면에서 세 개의 새로운 이미지를 관찰하는데, 이번에는 원본 이미지, 새 감도에 맞게 필터링된 이미지 및 새 감도에 적응한 후 이미지를 보여줍니다.

마지막으로 이미지 저장 버튼을 클릭하여 세 개의 이미지를 저장합니다. 이 프로토콜은 환경 또는 관찰자의 변화에 대한 시각적 적응의 효과를 이미지에서 시각화하는 방법을 보여줍니다. 관찰자의 변화에 적응이 어떻게 조정되는지에 대한 예시로, 이 모델은 렌즈 안료의 밀도만 다른 젊은 관찰자와 나이 든 관찰자의 눈을 통해 본 이미지의 예측된 모양을 비교하여 렌즈 노화의 결과를 시뮬레이션했습니다.

환경 변화에 적응하는 방법에 대한 예시로, 이 모델을 사용하여 일반적인 고대비 환경에서 예상되는 인코딩과 일치하도록 색상 코딩을 조정하여 대비가 낮고 흐릿한 환경에 적응하는 방법을 시뮬레이션했습니다. 이 기술은 스펙트럼 감도가 다른 모든 이미지 앙상블 또는 관찰자에 적용할 수 있습니다. 또한 이미지의 적응 및 스펙트럼 특성과 같은 이미지의 다른 특성을 조사하기 위해 일반화할 수 있습니다.

렌더링된 이미지는 장기 적응의 이론적 한계를 모델링하며, 원본 이미지에서는 인식할 수 없는 것을 적응된 이미지에서 피험자가 인식할 수 있는 것을 테스트하여 적응의 기능을 조사하는 데 사용할 수 있습니다. 렌더링된 이미지는 또한 민감도 변화가 시각적 인식에 미치는 영향에 대한 보다 사실적인 시뮬레이션을 제공하고 적응이 이러한 민감도 변화를 어떻게 무시하거나 보상하는 경향이 있는지 보여줍니다.