Summary
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。
Abstract
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。
Introduction
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
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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Protocol
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
- 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
- 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。
- 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。
- 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。
- 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
- （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。
- 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。
- 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。
- 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。 - 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。 - 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。
- 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。
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。
- 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。
- 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。
- 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
- 「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。 - 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。
- 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。 - 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。
- 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。
- 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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Representative Results
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法線M光色素deuteranomalous観察者の色の外観をシミュレートするために、濾過ゴッホのアイリスが L光色素28の6ナノメートル以内にピーク感度にシフトされることを示します。この軸（ 図1D）に沿っメカニズム応答を圧縮し、（ 図3b）弱いコーンでの適応は再び平均刺激色度のために調整しますが、M対Lが異常な顔料から対照的である。それは、ヴァン・ゴッホことが示唆されています欠乏のためにフィルタ処理するとき、彼は描か色がより自然に見えるかもしれないので、色の不足を補うために色を使用することを誇張しているかもしれません。しかし、減少コントラストとは対照的適応は画像が再びと非常に似て「見える」必要があることを予測し正常および異常trichromat（ 図3c）、後者はLにはるかに弱い固有感度を有する場合であっても図4は、モネの日の出（マリン）によって描かかすん画像が完全に（または完全に彼の絵に合わせアーティストに）ヘイズに適応観察者に表示される可能性がありますどのようにシミュレーションすることにより、環境変化のためのシミュレーションを示しています。適応前の画像が暗いと、主としてモノクロ（ 図4a）が表示され、それに応じて画像のコントラスト機構応答は、（ 図1E）弱いです。それに匹敵するように、しかし、平均色バイアス及び還元色コントラスト（この場合、典型的な屋外シーンの機構の応答と一致する）の両方への適応は、知覚される色域を正規化し、展開します色知覚の範囲は、明るい屋外シーン（ 図4b）のために経験しました。
最後に、 図5は、色覚を研究するためのモデルを使用するためのプロトコルのセクション6.2で述べた2つの例を示しています。 図5Bは 、同一観察者が異なる模擬の範囲に適合している純粋な赤、緑、青、または黄色を表示する必要パレット刺激のシフトをプロットしながら、 図5Aは 、豊かな又は乾燥環境への適応の下マンセルパレットを示します環境。世界カラー調査29に実験的に測定されるように、この範囲は、これらの焦点色の実際の刺激の範囲の測定値に匹敵します。 図5cは、代わりに埋め込まれた色のセットは火星の風景への適応の前または後に表示される方法を示しています。イメージのセットを適応させることは見つけるための非常に短い反応時間につながりました視覚探索タスク29でユニークな色。
図1：モデル。 A）応答は、刺激の変動に適応する円錐の刺激を意味するように適応錐体の感度（）またはpostreceptoral組み合わせ（持つメカニズムをモデル化している。B）各postreceptoral機構は色-に異なる方向に同調されます輝度空間ベクトルによって示されるように。シミュレーションのために26個の機構は、計算されたサンプル（LM面対 M及びS 対 Lのために示され、そしてM及び輝度面対 L）45°の間隔で空間。 equiluminantにおける機構のC）応答（LM 対 M及びS対L）は、図2の上部と中央パネルの画像の平面。コントラスト応答がSHであることを意味モデルは45°間隔でチャネルに基づいているが、より完全に22.5°間隔で自身は、応答分布を描きます。原画像（ 図2A）の平均色度が（0,0）グレーに近く、色は青、黄色がかった軸に沿って付勢されています。オブザーバのレンズ密度を増加させると、黄色（ 図2b）に向かって平均値に大きなシフトを生じさせます。 D） 図3aおよび3bに示す画像に対する応答を対比。元の（ 図3a）におけるコーンコントラストはL 対に沿って圧縮されています色欠損観察者（ 図3b）のためのM軸。 E） 図4aおよび図4bに示す画像に対する応答を対比。原画像（ 図4a）のための低コントラスト応答がFO応答に塗装までの平均応答に一致する次の適応を、展開され屋外の自然のシーン（ 図4b）の典型的なRAの色分布。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
図2：レンズの高齢化の影響をシミュレートします。 リンゴとセザンヌの静物 （a）はレンズ（C）に老化レンズ（B）及び適応をシミュレートするために処理されます。ゲッティのオープンコンテンツプログラムのデジタル画像の礼儀。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
図3：SimulatiNG異常Trichromacy。ヴァン・ゴッホのアイリス （a） は、縮小色をシミュレーションする色欠損観察者（B）、および完全に還元コントラスト（C）に適応オブザーバで予測された外観が対照的です。ゲッティのオープンコンテンツプログラムのデジタル画像の礼儀。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
図4：低コントラスト環境への適応をシミュレートします。モネの日の出（マリン）。原画像（A）はシーン（b）は低コントラストに適応観察用色外観をシミュレートするために処理されます。これは、その各機構の感度の感度を調整することで行われていましたことは、絵画の色の平均応答は、自然の屋外シーンの収集のために測定された色に平均応答に等しいです。ゲッティのオープンコンテンツプログラムのデジタル画像の礼儀。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
ビジュアル性能を調べるためにモデルを使用した図5。 A）マンセルパレットは、豊かな又は乾燥環境の色に適応下でレンダリング。 B）異なる色の環境の範囲に適応した後、赤、純粋な緑、青、または黄色に表示されたパレット内のチップ。光影のシンボルは、世界の色の調査の言語からの平均チップ選択の範囲をプロットします。 C）の表面の画像火星彼らは、地球や火星への適応オブザーバに表示される可能性がありますよう。重畳されたパッチは、視覚探索課題のために追加の刺激の例を示し、かつ均一に着色ディストラクタと1異なる色のターゲットのセットが含まれています。 D）実験検索時間の奇数のターゲットの位置を特定するために測定し、そして適合火星適応画像内に実質的に短かったです。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
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Discussion
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する方法として空間要素を組み込んでいません。モデルでの適応は、単純な乗法スケーリングを表すものと見なされます。これは、色順応のいくつかの形態に適しているが、正しくポストreceptoralレベルでの応答の変化を記述しない場合があります。同様に、モデルのコントラスト応答関数は、線形であり、したがって、ニューロンの実際の応答関数をシミュレートしていません。さらに重要な制限は、図示シミュレーションがノイズを組み込んでいないということです。このノイズは、ATまたは前の適応の部位に発生した場合、適応は、信号とノイズの両方を調整することができる、その結果、外観と視覚的パフォーマンス39上の非常に異なる効果を有することができます。一つの方法にノイズの影響をシミュレートすることは刺激28にランダムな摂動を導入することです。しかし、これは、このノイズは観察者に「ように見える」ものを模倣しません。
図示の実施例により示唆されるように、シミュレーションは、観察者の唯一スペクトル及びコントラスト感度を考慮すると明らかでない色の経験の多くの特性を取り込むことができ、そして特定の機能に色知覚を正規化し、補償に適応することの重要性を強調するために観察者の感度を制限します。この点で、技術は、視覚的な知覚を視覚化または予測するための利点とアプリケーションの数を提供します。これには次のものがあります。
バリアントビジョンのより良いシミュレーション
述べたように、異なる感度のために画像をフィルタリングは、一つの経験は、画像内の情報が変更されるときにどのような明らかに、しかし予測に十分少ないいその感度で観察者が経験するでしょう。一例として、古い観察者の眼の黄変レンズをシミュレートするために、濾過グレーパッチ9黄色く見えます。しかし、彼らの老人レンズに慣れている古いオブザーバーではなく説明し、おそらく、文字通りグレー40などの刺激を参照してください。ここに示されているように、これは視覚系28における適応の自然な結果であり、従って、この適応を組み込むことは、より良い個人の知覚を可視化するために重要です。
オブザーバーの間と環境の違いを予測する一般的なメカニズム
ほとんどのシミュレーション技術は、オブザーバーの変化を予測に焦点を当てています。しかし、適応はまた、日常の世界18、19の変化によって駆動されます。 例えば 、都市対農村部、またはAr異なる視覚環境（に浸漬個人ID 対。青々 ）を適応41,42の非常に異なる状態につながる可能性があり、刺激の非常に異なるパターンにさらされています。また、これらの違いはますます専門的・技術的社会（ 例えば、アーティスト、放射線科医、ビデオゲームプレーヤー、またはスキューバダイバー）に異なるニッチを占める個人間で強調されています。知覚学習と専門知識を広く研究し、多くの要因43、44、45に依存してきました。しかし、これらの一つが暴露46、47簡単です。例えば、観察者が区別で優れているここで「他の人種」効果、のいずれかのアカウントは、私たち自身の民族性と直面している彼らは一般的に48、49が発生した顔に適応されているためです。適応は共同提供します感度変更Vsの影響を評価するためのメトリックMMON二つの異なる観察者は同じ世界の対が発生する可能性がありますどのように予測するための刺激の知覚に変更し、二つの異なる世界で同じオブザーバーを置きます。
適応の長期的な影響を評価します
実際にオブザーバーを適応して、それらの感度及び認識の変化が十分に確立し、広く精神物理的手法を検討しているかを測定。しかし、これらの測定値は、通常、数分から数時間持続短期暴露に制限されています。増加する証拠はその適応もはるかに難しい経験的に50、51、52、53、54をテストするために、あるはるかに長い時間スケールを超える動作を示唆しています。適応をシミュレートするプッシュADAPの利点を持っていますtationは彼らの理論的な長期的な限界と実験的に実用的ではないので、探検の時間スケールに述べています。それはまた、加齢や進行性疾患などの緩やかな変化の知覚的影響をテストすることができます。
適応の潜在的な利点を評価します
関連する問題は、多くの機能が適応のために提案されているが、パフォーマンスの向上は、多くの場合、短期的な適応の研究で明らかにされないということであり、これらの改善だけ長い時間スケール上で発生するので、これは一部であってもよいです。オブザーバーは、画像と異なる視覚的なタスクを実行することができますどれだけテストするこれらの時間スケールをシミュレートするようになって適応29の知覚的便益と費用を探索するための新規な方法を提供します。
ビジュアルコーディングと適応のテストメカニズム
シミュレーションは、視覚的に私の両方の異なるモデルを視覚化し、比較することができますchanisms及びこれらのメカニズムは、その感度を調整する方法の異なるモデル。このような比較は、視覚的なパフォーマンスとの認識のための視覚的なコーディングのさまざまな側面の相対的な重要性を明らかにすることができます。
オブザーバーに画像を適応
適応が1の見え方が助けする限り、このようなシミュレーションは、より良いオブザーバーのための情報を強調表示することができ、画像処理のモデルを開発するための潜在的に強力なツールを提供します。このような画像強調技術が普及しているが、本手法は、実際の脳が調整する方法で画像を調整するために、したがって視覚系が利用するために進化した実際のコーディング戦略をシミュレートするように設計されています。このように画像を前処理することは原則的に観察者が視覚的に代わりに適応と一致するように画像を調整することで、新しい環境に順応する必要性を取り除くことができ、観察者は26に入っていると述べています ほぼ完全に私たちの知覚から感度変化を練習割引でその適応可能性を示唆するのは非現実的に見えるかもしれませんが、まだ知覚は、劇的な感度差55の影響を受けない表示されない多くの例がある、それは適応がいずれかの方法を完全に実証的な質問です与えられたケース - 画像も対処するために使用することができなっている1つ。目標は、観察者の知覚的経験を視覚化することであればどのような場合には、これらのシミュレーションは間違いなく画像のみをフィルタリングに基づいて、従来のシミュレーションよりもその経験を特徴付けるにかなり近づきます。また、それらは、予測および感覚適応29の結果と機能をテストするための新規なツールを提供します。再び、この適応は、感覚処理においてユビキタスであり、そして同様のモデルは、他の視覚的属性及び他のS上の適応の影響を調査するために利用することができますenses。
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Disclosures
著者は、開示することは何もありません。
Acknowledgments
国立衛生研究所（NIH）助成金EY-10834でサポートされています。
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) |
References
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