Psicofísica del Sistema Visual Humano

Psicofísica del Sistema Visual
Humano
Prof. Maria L. Calvo
Clase del 7 de mayo de 2012
Psicofísica de la visión
Estudio 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
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.
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.
Ley de Fechner
La relación
entre la
magnitud del
estímulo y la
magnitud del
nivel de
percepción
recibido sigue
una ley
exponencial.
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
Ejemplo de funciones periódicas
rectangulares: Descomposición en armónicos
Representación de la
señal:
f(x) = 4/(sin(f) +
1/3sin(3f) + 1/5sin(5f) + ...
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.
Ejemplos de espectros de Fourier de
señales espaciales 2-D
Onda reactangular
Tablero de ajedrez
Tejido
Filtrado de frecuencias espaciales
Contenido en sólo bajas
frecuencias
Contenido en bajas, medias
y altas frecuencias
Tipos de estimulos visuales para la medida de la
sensitividad
frecuencia temporal
Función de Sensitividad al Contraste
Luminancia
Determinación del contraste necesario para discriminar una señal
luminosa modulada sobre un fondo uniforme.
Lmax  Lmin
C
Lmax  Lmin
Coordenadas espaciales
Umbral = Nivel de contraste necesario para discriminar una red sinusoidal .
Sensitividad = 1/Umbral
Firing Rate (spikes/second)
Respuesta al contraste
30
20
10
0%
25%
50%
75%
100%
CSF en sistemas visuales
La CSF se determina midiendo la sensitividad al contraste para un
rango de frecuencias espaciales.
La CSF depende de la frecuencia
temporal
15
La CSF depende de la
excentricidad de la retina
Sensitividad al contraste espaciotemporal
La superficie
representa
sensitividad
al contraste
de la
luminancia
para cada
frecuencia
espacial y
para un
determinado
valor de la
frecuencia
temporal.
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.
Multicanales para frecuencias
espaciales
El Sistema Visual
Humano tiene
mecanismos múltiples (o
canales de información)
sintonizados a diferentes
frecuencias espaciales.
Teoría de la resolución múltiple: CSF como
suma de elementos sintonizados
20
Una comprobación de la respuesta interactiva:
Adaptación y teoría de la multiresolución
21
Un modelo para múlti-resolución en
visión espacial
22
Tres factores fundamentales
1. 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.
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.
Estímulo de tipo AM (variable amplitude
modulator)
25
Estímulo de tipo QFM (Quasi-frequency
modulated)
26
Descomposición de una escena natural:
Características individuales
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
27
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.
28
Filtros de Gabor
Antisimétricos
(para distintas escalas y
frecuencias)
Simétricos
(para distintas escalas y
frecuencias)
 x2  y 2 
Simetricos: cos(k x x  k y y ) exp  

2

2


 x2  y 2 
Antisimetricos: sin(k x x  k y y ) exp  

2

2


Un modelo para campo receptivo lineal espaciotemporal
Gifs from: Izumi Ohzawa,
http://neurovision.berkeley.edu/Demonstrations/VSOC/teaching/AA_RFtutorial.html