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Psicofísica del Sistema Visual Humano
Prof. Maria L. Calvo
Clase del 7 de mayo de 2012
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Psicofísica de la visiónEstudio aproximado del comportamiento del sistema visual humano: Relaciona los estímulos físicos recibidos con la percepción visual
Primera publicación conocida: G. Fechner, Elements of Psychophysics, 1860.
Consideraremos:
• Percepción por un observador de estímulos visuales bien definidos.
• Examen de la habilidad del observador para realizar tareas relacionadas con el estímulo (por ej.: detección de patrones sinusoidales)
• Interpretación estadística de los datos (se requiere un número adecuado de observadores).
• Deducción de las capacidades del sistema visual humano
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Método de las diferencias mínimas percibidas: Just Noticeable Differences (JND)
Fundamentos:– El observador puede percibir el mínimo cambio (umbral discriminado) en el estímulo.– Se requiere una ley física que defina este comportamiento.
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Ley de Weber• El umbral de discriminación es una proporción
constante del estímulo estándar.
K = /
magnitud; aumento del umbral
• El incremento percibido del estímulo es una fracción constante del estímulo.
• Cuando se miden aumentos de umbrales con distintos niveles de intensidad, el umbral aumenta proporcionalmente al nivel de intensidad.
• La ley de Weber falla cuando el nivel de intensidad tiene asociado un brillo que supera el nivel máximo para que no haya saturación.
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Ley de FechnerLa relación entre la magnitud del estímulo y la magnitud del nivel de percepción recibido sigue una ley exponencial.
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Funciones psicofísicas del Sistema Visual Humano
• Amplitud no-lineal- Imagen uniforme y fondo- Ley de Weber: ∆I / I = k ≈ 0.33
• Función de Sensitividad al Contraste (CSF)- Ondas sinusoidales en un fondo uniforme- Condiciones de observación: distancia, iluminación, monitor.
• Máscara para el contraste- Componentes de la imagen con localización espacial similar y contenido en frecuencias.
• Máscara temporal- Cambios en la escena percibida- CSF temporal
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Ejemplo de funciones periódicas rectangulares: Descomposición en armónicos
Representación de la señal:
f(x) = 4/(sin(f) + 1/3sin(3f) + 1/5sin(5f) + ...
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Combinación de ondas sinusoidales con distinta fase
Representación de la señal:
Asin + Bcos = Csin( + )
Una función periódica se puede representar como la suma de funciones seno y coseno o suma de funciones seno con distinta fase.
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Ejemplos de espectros de Fourier de señales espaciales 2-D
Onda reactangular
Tablero de ajedrez
Tejido
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Filtrado de frecuencias espaciales
Contenido en sólo bajas frecuencias
Contenido en bajas, medias y altas frecuencias
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Tipos de estimulos visuales para la medida de la sensitividad
frecuencia temporal
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Función de Sensitividad al ContrasteDeterminación del contraste necesario para discriminar una señal luminosa modulada sobre un fondo uniforme.
Lum
inan
cia
Umbral = Nivel de contraste necesario para discriminar una red sinusoidal .Sensitividad = 1/Umbral
Coordenadas espaciales
max min
max min
L LC
L L
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Respuesta al contraste
0% 25% 50% 75% 100%
10
20
30
Firi
ng R
ate
(spi
kes/
seco
nd)
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CSF en sistemas visuales
La CSF se determina midiendo la sensitividad al contraste para un rango de frecuencias espaciales.
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La CSF depende de la frecuencia temporal
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La CSF depende de la excentricidad de la retina
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Sensitividad al contraste espacio-temporal
La superficie representa sensitividad al contraste de la luminancia para cada frecuencia espacial y para un determinado valor de la frecuencia temporal.
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Adaptación a una frecuencia específica• La adaptación del sistema visual tiene lugar después de una exposición prolongada a un estímulo.
• Si un observador se expone a la visión de una red sinusoidal durante un cierto tiempo (ej. 1 minuto), se vuelve menos sensible a dicha frecuencia (adaptación).
• La discriminación de las frecuencias restantes no se ve alterada.
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Multicanales para frecuencias espaciales
El Sistema Visual Humano tiene mecanismos múltiples (o canales de información) sintonizados a diferentes frecuencias espaciales.
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Teoría de la resolución múltiple: CSF como suma de elementos sintonizados
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Una comprobación de la respuesta interactiva: Adaptación y teoría de la multiresolución
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Un modelo para múlti-resolución en visión espacial
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Tres factores fundamentales1. Detectabilidad (ej. medida de umbrales) de estímulos (ej. tipo
sinusoidal, rectangular, etc.) es predecible a partir de datos de la CSF y del espectro de Fourier del estímulo.
2. Discriminación (ej. medidas de umbrales máximos) de estímulos (ej. tipo sinusoidal, rectangular, etc.) es predecible a partir de datos de la CSF y del espectro de Fourier del estímulo.
3. Adaptación a los estímulos de cierta frecuencia sólo afecta a la percepción de aquellos estímulos de igual frecuencia.
El conjunto de estos tres factores sugiere la existencia de canales individuales en el sistema visual.
Estos canales están sintonizados a valores de frecuencia muy definidos.
La CSF es la suma de las respuestas individuales del sistema visual a estos canales: Teoría de multiresolución.
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Otras consideraciones
Henning, Hertz & Broadbent (1975) estudiaron las respuestas a estímulos más complejos: De tipo AM o QFM
Se puede producir una interacción entre los canales: No son totalmente independientes. No hay interacción lineal (superposición).
Este proceso no está todavía totalmente explicado.
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Estímulo de tipo AM (variable amplitude modulator)
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Estímulo de tipo QFM (Quasi-frequency modulated)
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Independent features of of natural images (ICA analysis, Hyvaerinen&Oja, 2000)
Si las células/operador convolución/canales de frecuencia son similares a las componentes individuales del estímulo procesado, las respuestas son altamente independientes.
1.Reducción de la redundancia.
2. Sistema eficiente: Ahorro de energía en el proceso
Descomposición de una escena natural: Características individuales
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Equivalencias en nomenclatura
Psicofísica Neurofisiología Teoría de la señal
Canales (lineales)
Campos receptivos (lineales)
Operación de convolución:
Filtrado
Ejemplo: El filtro de Gabor es un filtro lineal que se asemeja a un campo receptivo de células neuronales (ej. Mono, gato). Se toma como un ejemplo canónico para respuesta de células neuronales y mecanismo de filtrado en canales individuales.
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2 2
2
2 2
2
Simetricos: cos( ) exp2
Antisimetricos: sin( ) exp2
x y
x y
x yk x k y
x yk x k y
Filtros de Gabor
Antisimétricos(para distintas escalas y frecuencias)
Simétricos (para distintas escalas y frecuencias)
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Un modelo para campo receptivo lineal espacio-temporal
Gifs from: Izumi Ohzawa, http://neurovision.berkeley.edu/Demonstrations/VSOC/teaching/AA_RFtutorial.html