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Behavior

दृश्य अनुकूलन विज्युअलाइजिंग

Published: April 24, 2017 doi: 10.3791/54038
Automatic Translation
1, 1
1Department of Psychology, University of Nevada, Reno

Summary

इस लेख का अनुकरण और दृश्य प्रणाली में अनुकूलन के अध्ययन के लिए एक उपन्यास विधि का वर्णन है।

Abstract

या क्योंकि ऑप्टिकल या उम्र मतभेद की जैसे,, एक रंग की कमी या रोग: कई तकनीकों को कल्पना करने के लिए कैसे एक छवि एक अलग दृश्य संवेदनशीलता के साथ एक व्यक्ति को प्रदर्शित होगी विकसित किया गया है। यह प्रोटोकॉल सिमुलेशन में संवेदी अनुकूलन शामिल करने के लिए एक तकनीक का वर्णन है। प्रोटोकॉल रंग दृष्टि का उदाहरण में दिखाया गया है, लेकिन आम तौर पर दृश्य अनुकूलन के किसी भी रूप के लिए लागू है। प्रोटोकॉल रेटिना और cortical तंत्र एन्कोडिंग रंग और कैसे इन प्रचलित उत्तेजना में दोनों औसत रंग और रंग की श्रृंखला के लिए उनकी संवेदनशीलता को समायोजित के बारे में मानक और प्रशंसनीय मान्यताओं के आधार पर मानव रंग दृष्टि का एक सरल मॉडल का उपयोग करता। तंत्र के लाभ अनुकूलित कर रहे हैं ताकि एक संदर्भ के तहत उनके माध्य प्रतिक्रिया एक अलग संदर्भ के लिए बराबर है। सिमुलेशन मदद अनुकूलन के सैद्धांतिक सीमा का पता चलता है और "अनुकूलित छवियों" है कि बेहतर एक विशिष्ट वातावरण के लिए मिलान कर रहे हैं उत्पन्नnment या पर्यवेक्षक। उन्होंने यह भी विभिन्न पर्यवेक्षकों या विभिन्न वातावरण के भीतर अनुकूलन के प्रभाव की खोज के लिए एक आम मीट्रिक प्रदान करते हैं। इन छवियों के साथ दृश्य धारणा और प्रदर्शन की विशेषताओं दृष्टि या अन्य संवेदी प्रणाली में कार्य करता है और लंबी अवधि के अनुकूलन के परिणामों के अध्ययन के लिए एक उपन्यास उपकरण प्रदान करता है।

Introduction

हम बदल के रूप में क्या दुनिया की तरह दूसरों के लिए, या अपने आप को करने के लिए लग सकता है? इन प्रश्नों के उत्तर प्रकृति और धारणा के तंत्र और संवेदी कोडिंग में दोनों सामान्य और नैदानिक ​​विविधताओं के परिणामों को समझने के लिए मूल रूप से महत्वपूर्ण हैं। तकनीकों और दृष्टिकोण की एक विस्तृत विविधता विकसित किया गया है अनुकरण करने के लिए कैसे चित्रों को विभिन्न दृश्य संवेदनशीलता के साथ लोगों के लिए प्रकट हो सकता है। उदाहरण के लिए, इन रंगों कि रंग की कमी के विभिन्न प्रकार के द्वारा भेदभाव किया जा सकता है की सिमुलेशन शामिल 1, 2, 3, 4, स्थानिक और रंगीन मतभेद है कि शिशुओं या पुराने पर्यवेक्षकों 5, 6, 7, 8 से हल किया जा सकता, 9 , कैसे छवियों परिधीय दृष्टि में दिखाई देते हैं ऊपर वर्ग = "xref"> 10, और ऑप्टिकल त्रुटियों या रोग 11, 12, 13, 14 के परिणामों। उन्होंने यह भी भेदभाव है कि अन्य प्रजातियों 15, 16, 17 के लिए संभव हो रहे हैं कल्पना करने के लिए लागू किया गया है। आमतौर पर, इस तरह के सिमुलेशन एक छवि को फ़िल्टर और इस प्रकार को कम करने या संरचना वे कठिनाई देखने में समस्या दूर करने के लिए अलग अलग आबादी में संवेदनशीलता नुकसान की माप का उपयोग करें। उदाहरण के लिए, रंग अंधापन के सामान्य रूप दो फोटोरिसेप्टर मध्यम या लंबी तरंग दैर्ध्य के प्रति संवेदनशील में से एक का नुकसान प्रतिबिंबित करती हैं, और उनके संकेतों को दूर करने के फ़िल्टर किए गए छवियों आम तौर पर "लाल-हरे" रंग 1 से रहित दिखाई देते हैं। इसी तरह, शिशुओं गरीब तीक्ष्णता है, और इस प्रकार उनके कम स्थानिक संवेदनशीलता के लिए संसाधित छवियों धुंधली प्रतीत । च "> 5 इन तकनीकों में एक व्यक्ति देख सकते हैं कि एक और नहीं हो सकता की अमूल्य चित्र प्रदान करते हैं लेकिन, वे नहीं है -। और अक्सर करने का इरादा नहीं कर रहे हैं - पर्यवेक्षक की वास्तविक अवधारणात्मक अनुभव चित्रित, और कुछ मामलों में गलत ढंग से पेश कर सकते हैं राशि और जिस प्रकार की जानकारी पर्यवेक्षक के लिए उपलब्ध।

अनुकूलन 18, 19 - यह लेख विकसित दृश्य अनुभव जो दृश्य कोडिंग का एक मूलभूत विशेषता को शामिल किया गया में मतभेद अनुकरण करने के लिए एक उपन्यास तकनीक का वर्णन। सभी संवेदी और मोटर सिस्टम लगातार संदर्भ वे के संपर्क में हैं करने के लिए समायोजित करें। एक कमरे में एक तीखी गंध जल्दी से, fades, जबकि दृष्टि कैसे उज्ज्वल या मंद कमरा है करने के लिए रह सकते हैं। महत्वपूर्ण रूप से, इन समायोजनों लगभग किसी भी प्रोत्साहन विशेषता के लिए होते हैं, इस तरह के किसी के चेहरे 20 की विशेषताओं के रूप में "उच्च स्तरीय" धारणाओं सहित,वर्ग = "xref"> 21 या उनकी आवाज 22, 23, और साथ ही मोटर जब आँखें चलती या किसी वस्तु 24, 25 के लिए तक पहुँचने बनाया आदेशों को कैलिब्रेट करना। वास्तव में, अनुकूलन की संभावना लगभग सभी तंत्रिका प्रसंस्करण का एक अनिवार्य गुण है। इस पत्र कैसे, छवियों की उपस्थिति के सिमुलेशन में इन अनुकूलन प्रभाव को शामिल करने की मूल रूप से यह कैसे अनुकूलन 26, 27, 28, 29 के एक विशिष्ट राज्य के अंतर्गत एक विशिष्ट पर्यवेक्षक को प्रदर्शित होगी भविष्यवाणी करने के लिए "छवि अनुकूल" द्वारा दिखाता है। कई कारकों एक पर्यवेक्षक की संवेदनशीलता को बदल सकते हैं, लेकिन अनुकूलन अक्सर, इन परिवर्तनों के महत्वपूर्ण पहलुओं के लिए क्षतिपूर्ति कर सकते हैं ताकि संवेदनशीलता नुकसान की तुलना में यह सोचते हैं कि प्रणाली adapts के बिना भविष्यवाणी की जाएगी कम विशिष्ट हैं। इसके विपरीत, क्योंकिअनुकूलन वर्तमान प्रोत्साहन संदर्भ के अनुसार संवेदनशीलता समायोजित कर देता है, ये समायोजन भी भविष्यवाणी कितना धारणा भिन्न हो सकता है जब वातावरण बदलता रहता है के लिए शामिल करने के लिए महत्वपूर्ण हैं।

निम्नलिखित प्रोटोकॉल छवियों का रंग सामग्री अनुकूल तकनीक को दिखाता है। के रूप में अनुकूलन 30 पैटर्न हैं रंग दृष्टि, लाभ यह है कि रंग कोडिंग की प्रारंभिक तंत्रिका चरणों अपेक्षाकृत अच्छी तरह से समझ रहे हैं। वास्तविक तंत्र और समायोजन जटिल और विविध रहे हैं, लेकिन अनुकूलन के मुख्य परिणाम एक सरल और पारंपरिक दो चरणों वाली मॉडल (चित्रा 1 ए) का उपयोग कर कब्जा कर लिया जा सकता है। पहले चरण में, रंग संकेतों शुरू में कोन फोटोरिसेप्टर कि अधिकतम, लघु मध्यम या लंबी तरंग दैर्ध्य (S, M, और एल शंकु) के प्रति संवेदनशील हैं के तीन प्रकार से इनकोड। दूसरे चरण में, अलग शंकु से संकेत के रूप में "रंग-प्रतिद्वंद्वी" चा बाद receptoral कोशिकाओं के भीतर जोड़ दिया जाता हैnnels कि विभिन्न शंकु से विरोधी आदानों प्राप्त करते हैं, और "गैर-प्रतिद्वंद्वी" चैनल है कि एक साथ योग शंकु आदानों (और इस प्रकार "रंग" जानकारी देना) (इस प्रकार कोडिंग "चमक" जानकारी)। अनुकूलन दोनों चरणों में होता है, और दो अलग अलग रंग के पहलुओं को समायोजित कर देता है - मतलब (शंकु में) और विचरण (के बाद receptoral चैनलों में) 30, 31। सिमुलेशन के लक्ष्य को उनके अनुकूलित आउटपुट से मॉडल तंत्र ये समायोजन लागू करने के लिए और फिर प्रस्तुत करना छवि है।

अनुकूल छवियों की प्रक्रिया छह प्राथमिक घटक शामिल है। इन कर रहे हैं 1) छवियों को चुनने; 2) छवि स्पेक्ट्रा के लिए प्रारूप चुनने; 3) पर्यावरण के रंग में परिवर्तन को परिभाषित; 4) पर्यवेक्षक की संवेदनशीलता में परिवर्तन को परिभाषित; 5) कार्यक्रम का उपयोग कर अनुकूलित चित्र बनाने के लिए; और 6) छवियों अनुकूलन के परिणामों का मूल्यांकन करने के लिए इस्तेमाल करते हैं। टीवह निम्नलिखित विस्तार से इनमें से प्रत्येक चरण मानता है। बुनियादी मॉडल और तंत्र प्रतिक्रियाएं, चित्र 1 में चित्रित किया गया है, जबकि आंकड़े 2 - 5 छवियों के शो उदाहरण मॉडल के साथ गाया।

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Protocol

नोट: प्रोटोकॉल सचित्र एक प्रोग्राम है जो एक छवियों का चयन और फिर विभिन्न ड्रॉप-डाउन मेनू से चयनित विकल्पों का उपयोग कर उन्हें अनुकूलित करने के लिए अनुमति देता है का उपयोग करता है।

1. अनुकूल करने के लिए छवि का चयन करें

  1. छवि पर क्लिक करें और छवि के फ़ाइल नाम के साथ काम करने के लिए ब्राउज़ करें। ऊपरी बाएँ फलक में मूल छवि को ध्यान से देखें।

2. प्रोत्साहन और ऑब्जर्वर निर्दिष्ट करें

  1. छवि और पर्यवेक्षक का प्रतिनिधित्व करने के लिए कैसे चयन करने के लिए "प्रारूप" मेनू क्लिक करें।
  2. "मानक पर्यवेक्षक" विकल्प पर क्लिक करें एक मानक या औसत पर्यवेक्षक एक विशिष्ट रंग वितरण के अनुरूप ढलने मॉडल करने के लिए। इस मामले में, मानक समीकरणों का उपयोग शंकु संवेदनशीलता 32 करने के लिए छवि के आरजीबी मूल्यों कन्वर्ट करने के लिए।
  3. "व्यक्तिगत पर्यवेक्षक" विकल्प पर क्लिक करें एक विशेष पर्यवेक्षक के वर्णक्रमीय संवेदनशीलता मॉडल करने के लिए। क्योंकि इन संवेदनशीलता तरंगदैर्ध्य पर निर्भर कर रहे हैं, कार्यक्रम चोरप्रदर्शन के लिए मानक या मापा उत्सर्जन स्पेक्ट्रा का उपयोग करके बंदूक स्पेक्ट्रा में छवि के आरजीबी मूल्यों verts।
  4. "प्राकृतिक स्पेक्ट्रा" विकल्प पर क्लिक दुनिया में वास्तविक स्पेक्ट्रा अनुमान लगाने के लिए। यह विकल्प, उदाहरण के लिए मानक आधार कार्यों 33 या गाऊसी स्पेक्ट्रा 34 का उपयोग कर छवि रंग के लिए इसी स्पेक्ट्रम अनुमान लगाने के लिए द्वारा स्पेक्ट्रा के आरजीबी मूल्यों बदल देता है।

3. चयन अनुकूलन स्थिति

  1. एक ही पर्यावरण के लिए विभिन्न वातावरण (जैसे, बनाम शहरी परिदृश्य एक जंगल के रंग के लिए), या विभिन्न पर्यवेक्षकों के या तो एक ही पर्यवेक्षक अनुकूलन (जैसे, एक सामान्य बनाम रंग की कमी प्रेक्षक)।
    1. पूर्व के मामले में, वातावरण को चुनने के लिए मेनू का उपयोग करें। बाद में, पर्यवेक्षक की संवेदनशीलता को परिभाषित करने के मेनू का उपयोग करें।
  2. वातावरण सेट करने के लिए, "संदर्भ" और "परीक्षण" के माहौल का चयनड्रॉपडाउन मेनू से onments। इन विभिन्न वातावरण के लिए तंत्र प्रत्युत्तर लोड करने से अनुकूलन के दो अलग-अलग राज्यों नियंत्रित करते हैं।
    1. "संदर्भ" मेनू प्रारंभिक पर्यावरण को नियंत्रित करने के लिए चुनें। यह पर्यावरण विषय है, जबकि मूल छवि को देखने के लिए अनुकूलित किया गया है।
      नोट: विकल्प दिखाए विभिन्न वातावरण के लिए precalculated की है। इन छवियों के विभिन्न संग्रह के लिए रंग gamuts की माप से प्राप्त किए गए। उदाहरण के लिए, एक आवेदन कैसे रंग धारणा, मौसम में परिवर्तन के साथ भिन्न हो सकता है अलग अलग समय 27 पर एक ही स्थान से लिया कैलिब्रेटेड छवियों का उपयोग करके जांच की। एक अन्य अध्ययन में, की खोज कैसे अनुकूलन विभिन्न स्थानों में रंग विचारों को प्रभावित कर सकता है, विभिन्न दृश्य श्रेणियों 29 की छवियों के नमूने के आधार पर स्थान का प्रतिनिधित्व किया।
    2. एक कस्टम पर्यावरण के लिए मूल्यों को लोड करने के लिए "उपयोगकर्ता परिभाषित" पर्यावरण का चयन करें। Obsब्राउज़ करें और एक विशेष फ़ाइल का चयन करने के लिए एक खिड़की Erve। स्वतंत्र छवियों के लिए इन फ़ाइलों को बनाने के लिए, प्रत्येक छवि शामिल होने के लिए प्रदर्शित (चरण 1 के रूप में) और फिर "छवि प्रतिक्रियाओं सहेजें" बटन।
      नोट: यह एक खिड़की जहां नया खाता बनाने या excel फ़ाइल प्रत्येक छवि के लिए प्रतिक्रियाओं के भंडारण के लिए जोड़ सकते हैं प्रदर्शित करेगा। एक नई फ़ाइल बनाने के लिए, फ़ाइल नाम दर्ज करें, या किसी मौजूदा फ़ाइल के लिए ब्राउज़ करें। मौजूदा फ़ाइलों के लिए, वर्तमान छवि के लिए प्रतिक्रियाओं जोड़ रहे हैं और सभी छवियों प्रतिक्रियाओं को स्वत: औसत निकाला। ये औसत संदर्भ पर्यावरण के लिए इनपुट जब "उपयोगकर्ता परिभाषित" विकल्प के साथ फ़ाइल का चयन किया जाता है।
    3. छवि के लिए वातावरण की एक सूची का उपयोग करने के "परीक्षण" मेनू का चयन करें के लिए समायोजित करने की। दिखाया गया है छवि के लिए तंत्र प्रतिक्रियाओं का उपयोग करने के लिए "वर्तमान छवि" विकल्प चुनें।
      नोट: इस विकल्प मान लिया गया विषयों छवि है कि वर्तमान में देखा जा रहा है में रंग के अनुरूप ढलने कर रहे हैं। अन्यथा टी से एक का चयनवह वातावरण या "उपयोगकर्ता परिभाषित" परीक्षण वातावरण लोड करने के लिए विकल्प precalculated।

4. ऑब्जर्वर के वर्णक्रमीय संवेदनशीलता का चयन करें

नोट: विभिन्न वातावरण के अनुकूलन प्रभाव के लिए, पर्यवेक्षक आम तौर पर स्थिर रहेंगे, और औसत वर्णक्रमीय संवेदनशीलता के साथ डिफ़ॉल्ट "मानक पर्यवेक्षक" को तैयार है। वहाँ जो स्क्रीनिंग वर्णक या पर्यवेक्षक की वर्णक्रमीय संवेदनशीलता की मात्रा को नियंत्रित एक व्यक्ति वर्णक्रमीय संवेदनशीलता, सेट करने के 3 मेनू दिखाई देंगे।

  1. लेंस रंग के घनत्व को चुनने के लिए "लेंस" मेनू पर क्लिक करें। विभिन्न विकल्पों में से एक अलग उम्र के घनत्व विशेषता चुनने के लिए अनुमति देते हैं।
  2. "धब्बेदार" मेनू पर क्लिक इसी तरह धब्बेदार वर्णक के घनत्व को चुनने के लिए। वर्णक के शिखर घनत्व के मामले में इन विकल्पों को ध्यान से देखें।
  3. "शंकु" मेनू पर क्लिक नहीं के साथ पर्यवेक्षकों के बीच चयन करने के लिएrmal trichromacy या विषम trichromacy के विभिन्न प्रकार के।
    नोट: विकल्प कार्यक्रम पर्यवेक्षक और 26 postreceptoral चैनलों कि रैखिक मोटे तौर पर समान रूप से नमूना अलग रंग और चमक संयोजन के लिए कोन सिग्नलों को मिलाते हैं का एक सेट के कोन वर्णक्रमीय संवेदनशीलता को परिभाषित करता है के आधार पर।

5. छवि अनुकूलन

  1. "अनुकूलन" बटन क्लिक करें।
    नोट: यह छवि में प्रत्येक पिक्सेल के लिए शंकु और बाद receptoral तंत्र की प्रतिक्रियाओं की गणना के लिए कोड निष्पादित करता है। प्रतिक्रिया माप लिया जाता है ताकि अनुकूल रंग वितरण के लिए मतलब प्रतिक्रिया संदर्भ वितरण के लिए मतलब प्रतिक्रियाओं के बराबर होती है, या तो यह है कि औसत प्रतिक्रिया एक व्यक्ति या संदर्भ पर्यवेक्षक के लिए ही है। स्केलिंग वॉन Kries अनुकूलन 35 अनुकरण करने के लिए गुणक है। नई छवि तो तंत्र प्रतिक्रियाओं संक्षेप और प्रदर्शन के लिए आरजीबी मूल्यों को वापस परिवर्तित करके प्रदान की गई है। alg का विवरणorithm 26, 27, 28, 29 में दिए गए हैं।
  2. स्क्रीन पर तीन नए चित्र को ध्यान से देखें। ये 1) के रूप में चिह्नित कर रहे हैं "unadapted" - कैसे परीक्षण छवि कोई पूरी तरह से संदर्भ वातावरण के लिए अनुकूलित करने के लिए प्रकट करना चाहिए, 2) "कोन अनुकूलन" - इस छवि को ही रिसेप्टर्स में अनुकूलन के लिए समायोजित पता चलता है; और 3) "पूर्ण अनुकूलन" - इस छवि को पर्यावरण या पर्यवेक्षक में परिवर्तन करने के लिए पूर्ण अनुकूलन ने भविष्यवाणी को दर्शाता है।
  3. तीन गणना-छवियों को बचाने के लिए "छवियों सहेजें" बटन पर क्लिक करें। फ़ोल्डर के लिए ब्राउज़ करें और फ़ाइल नाम का चयन करने के लिए स्क्रीन पर एक नई विंडो का निरीक्षण करें।

6. अनुकूलन के परिणामों का मूल्यांकन

नोट: मूल संदर्भ और अनुकूलित छवियों अनुकरण कैसे एक ही छवि मॉडलिंग ADAPTA के दो राज्यों के अंतर्गत दिखाई देगीमोर्चे, और महत्वपूर्ण बात, सिर्फ इसलिए कि अनुकूलन राज्य के भिन्न होते हैं। छवियों में मतभेद इस प्रकार अनुकूलन के परिणामों में अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं।

  1. दिखने में छवियों के बीच मतभेद को देखो।
    नोट: छवियों के सरल निरीक्षण शो कितना रंग दृष्टि जब अलग रंग के वातावरण में रहने वाले अलग-अलग हो सकता है, या कितना अनुकूलन पर्यवेक्षक में एक संवेदनशीलता परिवर्तन के लिए क्षतिपूर्ति कर सकते हैं कर सकते हैं।
  2. छवियों के साथ विश्लेषण या व्यवहार माप का उपयोग कर अनुभव अनुकूलन 29 के परिणामों का मूल्यांकन करने के लिए द्वारा इन अनुकूलन प्रभाव मात्रा ठहराना।
    1. उपाय कैसे रंग उपस्थिति बदल जाता है। उदाहरण के लिए, कैसे रंग श्रेणियों या अलग वातावरण या पर्यवेक्षकों भर अवधारणात्मक प्रमुखता पारी को मापने के लिए दो छवियों में रंग की तुलना करें। उदाहरण के लिए, उपयोग अनुकूलन के साथ रंग में परिवर्तन का विश्लेषण करती है कितना अनूठा रंग (जैसे, शुद्ध पीला या नीला) कर सकता है सैद्धांतिक रूप से वी गणना करने के लिएक्योंकि पर्यवेक्षक के रंग वातावरण 29 में बदलाव के ary।
    2. पूछो कैसे अनुकूलन दृश्य संवेदनशीलता या प्रदर्शन को प्रभावित करता। उदाहरण के लिए, तुलना करने के लिए एक उपन्यास रंग के लिए दृश्य खोज तेजी से होता है कि क्या जब पर्यवेक्षकों पहले पृष्ठभूमि के रंग के लिए अनुकूलित कर रहे हैं अनुकूलित छवियों का उपयोग करें। चित्र पर लक्ष्य और अलग ढंग से रंग distractors कि छवियों के साथ अनुकूलित किया गया की एक सरणी superimposing, प्रतिक्रिया समय अजीब लक्ष्य 29 पता लगाने के लिए मापा के साथ इस प्रयोग को संचालित करते हैं।

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Representative Results

आंकड़े 2 - 4 पर्यवेक्षक या पर्यावरण में परिवर्तन के लिए उदाहरण देकर स्पष्ट करना अनुकूलन सिमुलेशन। चित्रा 2 एक युवा और पुराने पर्यवेक्षक जो लेंस वर्णक 28 के घनत्व में केवल अलग के लिए सेब के साथ Cezanne की अभी भी जीवन का भविष्यवाणी की उपस्थिति है। मूल छवि के रूप में युवा आंख (चित्रा 2 ए) के माध्यम से देखा अधिक घनी रंजित लेंस के माध्यम से ज्यादा yellower और मद्धम प्रतीत होता है (चित्रा 2b)। (मतलब रंग और रंगीन प्रतिक्रिया में इसी बदलाव चित्रा 1c में चित्रित किया गया है।) हालांकि, औसत वर्णक्रमीय परिवर्तन छूट लगभग सभी रंग उपस्थिति परिवर्तन की (चित्रा 2c) के पास अनुकूलन। मूल रंग प्रतिक्रिया लगभग पूरी तरह से, शंकु में अनुकूलन द्वारा बरामद ताकि बाद में इसके विपरीत परिवर्तन प्रभाव नगण्य है है।

NT "के लिए: रखने together.within-पन्ने की =" 1 "> 3 चित्र से पता चलता वान गॉग का Irises फ़िल्टर किए गए एक deuteranomalous पर्यवेक्षक, जिसका सामान्य एम photopigment एल photopigment 28 में से 6 एनएम के भीतर करने के लिए शिखर संवेदनशीलता में स्थानांतरित कर दिया है में रंग उपस्थिति अनुकरण करने के लिए । शंकु में अनुकूलन फिर से मतलब प्रोत्साहन वार्णिकता के लिए समायोजित कर देता है, लेकिन एल बनाम एम विरोधाभासों से विषम पिगमेंट कमजोर (चित्रा 3 बी), इस अक्ष (चित्रा 1 दिन) के साथ तंत्र प्रतिक्रियाओं को संपीड़ित। यह सुझाव दिया गया है कि कर रहे हैं वान गाग रंग के उपयोग अतिरंजित हो सकता है एक रंग की कमी की भरपाई के लिए, रंग वह जब एक कमी के लिए फ़िल्टर और अधिक प्राकृतिक दिखाई दे सकते हैं चित्रित के बाद से। हालांकि, कम विरोधाभासों के प्रति अनुकूलन विपरीत भविष्यवाणी की है कि छवि फिर से "दिखाई" चाहिए बहुत मिलते-जुलते सामान्य और विषम trichromat (चित्रा 3 सी), बाद एल बहुत कमजोर आंतरिक संवेदनशीलता है, भले ही 36, 37 ने भविष्यवाणी की जाएगी।

चित्रा 4 कैसे धुंधला मोनेट सूर्योदय (समुद्री) ने निभाई छवि एक पर्यवेक्षक पूरी तरह से धुंध के लिए अनुकूलित (या एक कलाकार पूरी तरह से अपनी पेंटिंग के लिए अनुकूलित करने के लिए) के लिए प्रकट हो सकता है अनुकरण करके, एक पर्यावरण बदलाव के लिए सिम्युलेशन दिखाता है। अनुकूलन से पहले छवि संदिग्ध और काफी हद तक मोनोक्रोम (चित्रा 4 ए) दिखाई देता है, और छवि के विपरीत तदनुसार तंत्र प्रतिक्रियाओं कमजोर (चित्रा 1e) कर रहे हैं। हालांकि, दोनों मतलब रंगीन पूर्वाग्रह और कम रंगीन विपरीत (इस मामले ठेठ आउटडोर दृश्यों के लिए तंत्र की प्रतिक्रियाओं से मिलान करने में) करने के लिए अनुकूलन को सामान्य और कथित रंग सरगम ​​का विस्तार इतना है कि यह के बराबर हैरंग विचारों की सीमा अच्छी तरह से प्रकाशित आउटडोर दृश्य (चित्रा 4 बी) के लिए अनुभव किया।

अंत में, चित्रा 5 दो उदाहरण रंग दृष्टि अध्ययन करने के लिए मॉडल का उपयोग करने के लिए प्रोटोकॉल की धारा 6.2 में बताया गया है दिखाता है। चित्रा 5a चित्रा 5 ब पैलेट शुद्ध लाल, हरे, नीले, या पीले रंग की, जब एक ही पर्यवेक्षक विभिन्न नकली की एक श्रृंखला के लिए अनुकूलित है प्रकट करने के लिए आवश्यक उत्तेजनाओं में बदलाव भूखंडों जबकि, एक रसीला या शुष्क पर्यावरण के लिए अनुकूलन के तहत Munsell पैलेट से पता चलता वातावरण। के रूप में विश्व रंग सर्वेक्षण 29 में अनुभव मापा इस रेंज इन फोकल रंग की वास्तविक प्रोत्साहन रेंज की माप के बराबर है। चित्रा 5c बजाय दिखाता है कि एम्बेडेड रंगों का एक सेट से पहले या एक मंगल ग्रह का निवासी परिदृश्य के प्रति अनुकूलन के बाद दिखाई देते हैं। छवि के लिए सेट अनुकूल खोजने के लिए करने के लिए काफी कम प्रतिक्रिया समय का नेतृत्व कियाएक दृश्य खोज कार्य 29 में अद्वितीय रंग।

आकृति 1
चित्रा 1: मॉडल। क) उत्तर) शंकु की संवेदनशीलता (जो प्रोत्साहन मतलब के लिए अनुकूल या postreceptoral संयोजन शंकु की (जो उत्तेजना विचरण के लिए अनुकूल के साथ तंत्र के लिए मॉडलिंग कर रहे हैं। ख) प्रत्येक postreceptoral तंत्र रंग में एक अलग दिशा को समायोजित किया गया है चमक अंतरिक्ष, के रूप में वैक्टर ने संकेत दिया। सिमुलेशन के लिए 26 तंत्र, गणना जो नमूना 45 डिग्री के अंतराल में अंतरिक्ष (एम और एस बनाम एल बनाम एल एम विमान के लिए दिखाया गया है, और एम और luminance विमान बनाम एल)। ग) equiluminant (एम और एस बनाम एल बनाम एल एम) विमान ऊपर और चित्र 2 के बीच पैनल में छवियों में तंत्र के जवाब। मतलब विपरीत प्रतिक्रियाएं श हैंअधिक पूरी तरह से करने के लिए 22.5 ° अंतराल पर खुद, प्रतिक्रिया वितरण चित्रित हालांकि मॉडल 45 ° अंतराल पर चैनलों पर आधारित है। मूल छवि (चित्रा 2 ए) में मतलब वार्णिकता (0,0) ग्रे के करीब है और रंग नीला-पीले रंग के अक्ष के साथ पक्षपाती रहे हैं। पर्यवेक्षक की लेंस घनत्व बढ़ाने से पीला (चित्रा 2 बी) की ओर मतलब में एक बड़े बदलाव पैदा करता है। घ) चित्रा 3 ए व 3 बी में दिखाया छवियों के लिए प्रतिक्रियाओं कंट्रास्ट। मूल (चित्रा 3 ए) में कोन विरोधाभासों एल बनाम साथ संकुचित कर रहे हैं रंग की कमी पर्यवेक्षक (चित्रा 3 बी) के लिए M अक्ष। ई) चित्रा 4 ए और 4 बी में दिखाया छवियों के लिए प्रतिक्रियाओं कंट्रास्ट। मूल छवि (चित्रा 4 ए) के लिए कम विपरीत प्रतिक्रियाएं निम्नलिखित अनुकूलन, जो प्रतिक्रियाएं के लिए करने के लिए पेंटिंग करने के लिए मतलब प्रतिक्रियाओं से मेल खाता है का विस्तार कर रहे हैंरा रंग वितरण आउटडोर प्राकृतिक दृश्यों (चित्रा 4 बी) के विशिष्ट। यह आंकड़ा का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

चित्र 2
चित्र 2: लेंस एजिंग के परिणाम का अनुकरण करना। सेब के साथ Cezanne की अभी भी जीवन (क) संसाधित एक उम्र बढ़ने लेंस (ख) और लेंस (ग) के प्रति अनुकूलन अनुकरण करने के लिए। गेट्टी की खुली सामग्री कार्यक्रम के डिजिटल छवि सौजन्य से। यह आंकड़ा का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

चित्र तीन
चित्र 3: Simulatiएनजी विषम Trichromacy। वान गॉग का Irises (क) कम रंग का अनुकरण एक रंग की कमी पर्यवेक्षक (ख) में विरोधाभासों, और पर्यवेक्षकों में भविष्यवाणी की उपस्थिति पूरी तरह से कम इसके विपरीत (ग) के लिए अनुकूलित। गेट्टी की खुली सामग्री कार्यक्रम के डिजिटल छवि सौजन्य से। यह आंकड़ा का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

चित्रा 4
चित्र 4: एक कम विपरीत पर्यावरण के लिए अनुकूलन का अनुकरण करना। मोनेट सूर्योदय (समुद्री)। मूल छवि (क) एक पर्यवेक्षक दृश्य (ख) में कम विरोधाभासों के लिए अनुकूलित के लिए रंग उपस्थिति अनुकरण करने के लिए संसाधित किया जाता है। यह प्रत्येक तंत्र की संवेदनशीलता की संवेदनशीलता तो समायोजन करके किया गया थाकि चित्रों में रंगों की औसत प्रतिक्रिया प्राकृतिक आउटडोर दृश्यों के संग्रह के लिए मापा रंगों की औसत प्रतिक्रिया के बराबर होती है। गेटी के ओपन कंटेंट प्रोग्राम की डिजिटल छवि सौजन्य इस आंकड़े के एक बड़े संस्करण को देखने के लिए कृपया यहां क्लिक करें

चित्रा 5
चित्रा 5. मॉडल का उपयोग विज़ुअल प्रदर्शन का परीक्षण करने के लिए क ) मूसल पैलेट जो एक रसीला या शुष्क वातावरण के रंगों के अनुकूलन के तहत प्रदान किया गया है। ख ) पैलेट में चिप्स जो कि विभिन्न रंग परिवेशों के अनुकूलन के बाद शुद्ध लाल, हरे, नीले, या पीले दिखाई देनी चाहिए। लाइट-छायांकित प्रतीक विश्व रंग सर्वेक्षण की भाषाओं से औसत चिप चयनों की श्रेणी का पता लगाते हैं। सी ) की सतह की छवियोंमंगल ग्रह वे एक पर्यवेक्षक पृथ्वी पर या मंगल ग्रह के लिए अनुकूल करने के लिए प्रकट हो सकता है के रूप में। आरोपित पैच उत्तेजनाओं दृश्य खोज कार्य के लिए जोड़ा के उदाहरणों से पता चलता है, और समान रूप से रंग का distractors और एक अलग तरह से रंग का लक्ष्य का एक सेट शामिल हैं। घ) प्रयोग में खोज बार अजीब लक्ष्य का पता लगाने के लिए मापा जाता है, और अनुकूलित मंगल ग्रह से अनुकूलित छवियों के भीतर काफी हद तक कम थे। यह आंकड़ा का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

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Discussion

सचित्र प्रोटोकॉल दर्शाता है कि कैसे पर्यावरण या पर्यवेक्षक में एक परिवर्तन के अनुकूलन के प्रभाव छवियों में चित्रित किया जा सकता है। प्रपत्र इस चित्रण मॉडल के लिए मान्यताओं पर निर्भर करेगा लेता है - उदाहरण के लिए, कैसे रंग एन्कोड किया गया है, और कैसे एन्कोडिंग तंत्र प्रतिक्रिया और अनुकूलन। इस प्रकार सबसे महत्वपूर्ण कदम रंग दृष्टि के लिए मॉडल पर निर्णय लेने से है - उदाहरण के लिए क्या धारणा चैनलों की संपत्ति हैं, और कैसे वे अनुकूल करने के लिए माना जाता है। अन्य महत्वपूर्ण कदम दो वातावरण, या दो पर्यवेक्षक संवेदनशीलता के गुण यह है कि आप के बीच अनुकूल कर रहे हैं के लिए उपयुक्त पैरामीटर सेट करने के लिए कर रहे हैं।

मॉडल सचित्र बहुत सरल है, और वहाँ कई मायनों जिसमें यह अधूरा है और आवेदन के आधार पर विस्तार किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, रंग जानकारी प्रपत्र की स्वतंत्र रूप से इनकोडिंग नहीं है, और सचित्र सिमुलेशन के स्थानिक संरचना का कोई खाता लेछवियों या तंत्रिका ग्रहणशील क्षेत्रों की, या इस तरह के विपरीत सामान्य 38 के रूप में तंत्र भर में जाना जाता है बातचीत के। इसी तरह, छवियों में सभी पिक्सल बराबर वजन दिया जाता है, और इस तरह सिमुलेशन ऐसे कैसे दृश्यों आँख आंदोलनों के साथ नमूने दिए जाते हैं के रूप में स्थानिक कारकों को शामिल नहीं करते। मॉडल में अनुकूलन भी सरल गुणक स्केलिंग का प्रतिनिधित्व माना जाता है। इस रंगीन अनुकूलन के कुछ रूपों के लिए उपयुक्त है, लेकिन सही ढंग से बाद receptoral स्तरों पर प्रतिक्रिया परिवर्तन का वर्णन नहीं कर सकते हैं। इसी तरह, मॉडल में विपरीत प्रतिक्रिया कार्यों रैखिक हैं और इस प्रकार न्यूरॉन्स की वास्तविक प्रतिक्रिया कार्यों अनुकरण नहीं है। एक और महत्वपूर्ण सीमा यह है कि सचित्र सिमुलेशन शोर को शामिल नहीं करते है। इस शोर में या अनुकूलन की साइटों से पहले होता है, तो अनुकूलन दोनों संकेत और शोर समायोजित कर सकते हैं और इसके परिणामस्वरूप उपस्थिति और दृश्य प्रदर्शन 39 पर बहुत अलग प्रभाव पड़ सकता है। एक और रास्ताशोर के प्रभावों को अनुकरण करना है उत्तेजना 28 में यादृच्छिक गतिरोध को पेश करना। हालांकि, यह नकल नहीं करेगा कि यह शोर एक पर्यवेक्षक के लिए "जैसा दिखता है"

जैसा कि सचित्र उदाहरणों द्वारा सुझाया गया है, सिमुलेशन, रंग अनुभव के कई गुणों को प्राप्त कर सकते हैं जो पर्यवेक्षक की केवल वर्णक्रमीय और विपरीत संवेदनशीलता पर विचार करते समय स्पष्ट नहीं होते हैं, और विशेष रूप से रंग धारणा को सामान्य करने और अनुकूलन के महत्व को उजागर करने के लिए विशेष रूप से पर्यवेक्षक की संवेदनशीलता सीमाएं इस संबंध में, तकनीक दृश्य विचारों के दृश्य या अनुमान के लिए कई फायदे और अनुप्रयोग प्रदान करता है। इनमें निम्न शामिल हैं:

विविध विजन के बेहतर सिमुलेशन

जैसा कि उल्लेख किया गया है, एक अलग संवेदनशीलता के लिए एक छवि को छानने से पता चलता है कि छवि में होने वाली जानकारी को बदलते समय क्या अनुभव होता हैकि संवेदनशीलता के साथ पर्यवेक्षक का अनुभव होगा। उदाहरण के लिए, एक ग्रे पैच फ़िल्टर किए गए एक पुराने पर्यवेक्षक की आंख का पीला लेंस अनुकरण yellower 9 लग रहा है। लेकिन पुराने पर्यवेक्षकों जो अपने आयु वर्ग के लेंस के आदी हैं, बजाय का वर्णन है और शायद सचमुच ग्रे 40 के रूप में प्रोत्साहन देखते हैं। यहाँ दिखाया गया है, इस दृश्य प्रणाली 28 में अनुकूलन का एक स्वाभाविक परिणाम है, और इस तरह इस अनुकूलन को शामिल बेहतर एक व्यक्ति की विचारों दृश्यमान करने के लिए महत्वपूर्ण है।

पर्यवेक्षकों के बीच और वातावरण के बीच अंतर की भविष्यवाणी एक सामान्य प्रणाली

अधिकांश सिमुलेशन तकनीक पर्यवेक्षक में परिवर्तन की भविष्यवाणी पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं। फिर भी अनुकूलन भी नियमित रूप से दुनिया 18, 19 में परिवर्तन से प्रेरित है। विभिन्न दृश्य वातावरण (जैसे, शहरी बनाम ग्रामीण, या ar में डूबे व्यक्तियोंआईडी वि। रसीला) उत्तेजना के बहुत भिन्न पैटर्न के संपर्क में आते हैं जो अनुकूलन 41 , 42 के बहुत अलग राज्यों को जन्म दे सकता है। इसके अलावा, इन मतभेदों को तेजी से विशेष और तकनीकी समाज ( जैसे, एक कलाकार, रेडियोोलॉजिस्ट, वीडियो गेम प्लेयर, या स्कूबा डाइवर्स) में अलग-अलग जगहों पर कब्जा कर लिया गया है। अवधारणात्मक सीखने और विशेषज्ञता का व्यापक अध्ययन किया गया है और 43 , 44 , 45 के कई कारकों पर निर्भर है। लेकिन इनमें से एक सरल एक्सपोजर हो सकता है 46 , 47 उदाहरण के लिए, "अन्य नस्ल" प्रभाव का एक खाता, जिसमें पर्यवेक्षकों को हमारी अपनी जातीयता के साथ अलग-अलग चेहरों पर बेहतर माना जाता है, क्योंकि वे ऐसे चेहरों के लिए अनुकूलित होते हैं जो आमतौर पर 48 , 49 से सामने आते हैं। अनुकूलन एक सह प्रदान करता हैएक संवेदनशीलता परिवर्तन बनाम के प्रभाव का मूल्यांकन मीट्रिक MMON धारणा पर प्रोत्साहन परिवर्तन, और इस तरह की भविष्यवाणी कैसे दो अलग अलग पर्यवेक्षकों बनाम एक ही दुनिया का अनुभव हो सकता के लिए दो अलग दुनिया में एक ही पर्यवेक्षक का मौक़ा मिला।

अनुकूलन के दीर्घकालिक परिणामों का मूल्यांकन

असल में पर्यवेक्षकों अनुकूल और फिर मापने कैसे अपने संवेदनशीलता और धारणा परिवर्तन एक अच्छी तरह से स्थापित और बड़े पैमाने पर जांच की psychophysical तकनीक है। हालांकि, इन मापों आम तौर पर समय तक चलने मिनट या घंटे अल्पावधि जोखिम तक ही सीमित हैं। बढ़ाने से प्रमाण बताते हैं कि अनुकूलन भी बहुत लंबे समय तक timescales कि और अधिक कठिन अनुभव 50, 51, 52, 53, 54 का परीक्षण कर रहे हैं से अधिक चल रही है। अनुकरण अनुकूलन धक्का adap का लाभ दिया हैtation अपने सैद्धांतिक लंबे समय तक सीमा और timescales कि प्रयोगात्मक व्यावहारिक नहीं हैं, इस प्रकार की खोज के लिए कहा गया है। यह भी इस तरह के उम्र बढ़ने या एक प्रगतिशील बीमारी के रूप में धीरे-धीरे परिवर्तन की अवधारणात्मक परिणामों के परीक्षण के लिए अनुमति देता है।

अनुकूलन के संभावित लाभ का मूल्यांकन

इससे संबंधित एक समस्या यह है कि, जबकि कई कार्यों अनुकूलन के लिए प्रस्तावित किया गया है, प्रदर्शन में सुधार बार नहीं अल्पकालिक अनुकूलन के अध्ययन में स्पष्ट कर रहे हैं, और इस हिस्से में हो सकता है क्योंकि इन सुधारों केवल लंबे समय तक timescales से अधिक उत्पन्न होती हैं। परीक्षण कैसे अच्छी तरह से पर्यवेक्षकों अनुकूलित इन timescales अनुकरण करने के लिए छवियों के साथ अलग अलग दृश्य कार्य कर सकते हैं अवधारणात्मक लाभ और अनुकूलन 29 की लागत की खोज के लिए एक उपन्यास तरीका प्रदान करता है।

दृश्य कोडिंग और अनुकूलन का परीक्षण तंत्र

सिमुलेशन कल्पना करने के लिए मदद और दृश्य मुझे के दोनों विभिन्न मॉडलों की तुलना कर सकतेchanisms और कैसे के विभिन्न मॉडल इन तंत्रों उनकी संवेदनशीलता को समायोजित करें। इस तरह की तुलना दृश्य प्रदर्शन और धारणा के लिए दृश्य कोडिंग के विभिन्न पहलुओं के महत्व को प्रकट कर सकते हैं।

पर्यवेक्षकों के लिए छवियाँ अनुकूल

इस हद तक कि अनुकूलन एक बेहतर देखने के लिए मदद करता है करने के लिए, इस तरह के सिमुलेशन छवि प्रसंस्करण कि बेहतर पर्यवेक्षकों के लिए जानकारी हाइलाइट कर सकते के मॉडल के विकास के लिए एक संभावित शक्तिशाली उपकरण प्रदान करते हैं। इस तरह की छवि सुधारने की तकनीक बड़े पैमाने पर कर रहे हैं, लेकिन वर्तमान दृष्टिकोण तरीके में जो वास्तविक मस्तिष्क समायोजित कर देता है, और इस तरह वास्तविक कोडिंग रणनीतियों कि दृश्य प्रणाली का फायदा उठाने के लिए विकसित अनुकरण में एक छवि को समायोजित करने के लिए बनाया गया है। इस तरह से छवियों Preprocessing सिद्धांत रूप में के बजाय का समायोजन छवियों अनुकूलन कहा गया है कि पर्यवेक्षकों 26 में हैं मैच के लिए द्वारा नेत्रहीन, एक उपन्यास वातावरण के लिए acclimate करने पर्यवेक्षकों की आवश्यकता को दूर कर सकता है,

यह लगभग पूरी तरह से हमारे विचारों से एक संवेदनशीलता परिवर्तन यह है कि अनुकूलन अभ्यास छूट में कर सकता का सुझाव देने के अवास्तविक लग सकता है, अभी तक वहाँ कई उदाहरण हैं, जहां विचारों नाटकीय संवेदनशीलता मतभेद 55 से अप्रभावित दिखाई देते हैं हैं, और यह एक अनुभवजन्य सवाल यह है कि कैसे पूरा अनुकूलन किसी के लिए है एक है कि अनुकूलित छवियों को भी संबोधित करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है - मामले दिया। किसी भी मामले में, लक्ष्य एक पर्यवेक्षक की अवधारणात्मक अनुभव कल्पना करने के लिए है, तो इन सिमुलेशन यकीनन ज्यादा है कि केवल छवि को छानने के आधार पर पारंपरिक सिमुलेशन से अनुभव की विशेषताओं के करीब आते हैं। इसके अलावा, वे भविष्यवाणी और परिणाम और संवेदी अनुकूलन 29 के कार्यों के परीक्षण के लिए एक उपन्यास उपकरण प्रदान करते हैं। फिर इस अनुकूलन संवेदी प्रसंस्करण में सर्वव्यापी है, और इसी तरह के मॉडल अन्य दृश्य विशेषताओं और अन्य रों पर अनुकूलन के प्रभाव का पता लगाने के शोषण किया जा सकता हैenses।

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Disclosures

लेखकों के पास खुलासे के लिए कुछ भी नहीं है।

Acknowledgments

स्वास्थ्य (एनआईएच) अनुदान EY-10,834 के राष्ट्रीय संस्थानों द्वारा समर्थित।

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Computer
Images to adapt
Programming language (e.g., Visual Basic or Matlab)
Program for processing the images
Observer spectral sensitivities (for applications involving observer-specific adaptation)
Device emmission spectra (for device-dependent applications)

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व्यवहार अंक 122 तंत्रिका विज्ञान विजन धारणा अनुकूलन रंग छवि प्रसंस्करण मनो मॉडलिंग सिमुलेशन
दृश्य अनुकूलन विज्युअलाइजिंग
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Webster, M. A., Tregillus, K. E. M.… More

Webster, M. A., Tregillus, K. E. M. Visualizing Visual Adaptation. J. Vis. Exp. (122), e54038, doi:10.3791/54038 (2017).

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