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Psicofísica del Sistema Visual Psicofísica del Sistema Visual HumanoHumano
Prof. Maria L. Calvo
Clase del 31 de mayo de 2010
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Psicofísica de la visiónPsicofísica de la visiónEstudio aproximado del comportamiento del sistema visual humano:Estudio aproximado del comportamiento del sistema visual humano:Relaciona los estímulos físicos recibidos con la percepción visuRelaciona los estímulos físicos recibidos con la percepción visualal
Primera publicación conocida: G. Primera publicación conocida: G. FechnerFechner, , Elements of Elements of PsychophysicsPsychophysics, , 1860. 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 percibidasMétodo de las diferencias mínimas percibidas: : Just Noticeable Differences (JND)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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LeyLey de Weberde Weber• El umbral de discriminación es una proporción
constante del estímulo estándar.
k = ΔΦ/Φ
Φ = magnitud; ΔΦ = 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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LeyLey de de FechnerFechnerLa 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: ΔI / 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 Ejemplo de funciones periódicas rectangulares: Descomposición en armónicosrectangulares: Descomposición en armónicos
Representación de la señal:
f(x) = 4/π(sin(f) + 1/3sin(3f) + 1/5sin(5f) + ...
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CombinaciónCombinación de de ondasondas sinusoidalessinusoidalescon con distintadistinta fasefase
Representación de la señalRepresentación de la señal:
Asinθ + Bcosθ = Csin(θ + φ)
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 Ejemplos de espectros de Fourier de señales espaciales 2señales espaciales 2--DD
Onda reactangular
Tablero de ajedrez
Tejido
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Filtrado de frecuencias espacialesFiltrado de frecuencias espaciales
Contenido en sólo bajasfrecuencias
Contenido en bajas, medias y altas frecuencias
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TiposTipos de de estimulosestimulos visualesvisuales parapara la la medidamedida de la de la sensitividadsensitividad
contraste
frecuenciaespacialfase
espacial
orientació
n
frecuencia temporal
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Función de Sensitividad al ContrasteFunción de Sensitividad al ContrasteDeterminación del contraste necesario para discriminar una señalluminosa modulada sobre un fondo uniforme.
Lum
inan
cia
Umbral Umbral = Nivel de contraste necesario para discriminar una red sinusoidal .SensitividadSensitividad = 1/Umbral
Coordenadas espaciales
max min
max min
L LC
L L−
=+
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RespuestaRespuesta al al contrastecontraste
0% 25% 50% 75% 100%
10
20
30
Firi
ng R
ate
(spi
kes/
seco
nd)
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CSF en CSF en sistemassistemas visualesvisuales
La CSF se determina midiendo la sensitividad al contraste para un rango de frecuencias espaciales.
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15
La CSF depende de la frecuencia temporal del estímuloLa CSF depende de la frecuencia temporal del estímulo
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La CSF depende de la La CSF depende de la excentricidad de la retinaexcentricidad de la retina
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Sensitividad al contraste espacioSensitividad al contraste espacio--temporaltemporal
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 específicaAdaptación 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 Teoría de la resolución múltiple: CSF como suma de elementos sintonizadossuma de elementos sintonizados
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Una comprobación de la respuesta interactiva: Una comprobación de la respuesta interactiva: Adaptación y teoría de la Adaptación y teoría de la multiresoluciónmultiresolución
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22
Un modelo para Un modelo para múltimúlti--resolución en resolución en visión espacialvisión espacial
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Tres factores fundamentalesTres factores fundamentales1. Detectabilidad 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.
2.2. Discriminación 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.
3.3. AdaptaciónAdaptación 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 Teoría de multiresoluciónmultiresolución.
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Otras consideracionesOtras consideraciones
Henning, Hertz & Broadbent (1975) estudiaron las respuestas a estímulos más complejos: De tipo AM o QFM
Se puede producir una interacción entre los canalesinteracción entre los canales: No son totalmente independientes. No hay interacción lineal (superposición).
Este proceso no está todavía totalmente explicado.
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EstímuloEstímulo de de tipotipo AM (variable amplitude AM (variable amplitude modulator)modulator)
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EstímuloEstímulo de de tipotipo QFM (QuasiQFM (Quasi--frequency frequency modulated)modulated)
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27
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: Descomposición de una escena natural: Características individuales Características individuales
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EquivalenciasEquivalencias en en nomenclaturanomenclatura
Psicofísica Neurofisiología Teoría de la señal
Canales (lineales)
Campos receptivos(lineales)
Operación de convolución:
Filtrado
Ejemplo: El filtro de filtro de GaborGabor 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
σ
σ
⎧ ⎫++ − ⎨ ⎬
⎩ ⎭⎧ ⎫+
+ − ⎨ ⎬⎩ ⎭
FiltrosFiltros de de GaborGabor
Antisimétricos(para distintas escalas y frecuencias)
Simétricos (para distintas escalas y frecuencias)
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Un Un modelomodelo parapara campo campo receptivoreceptivo lineal lineal espacioespacio--temporaltemporal
Gifs from: Izumi Ohzawa, http://neurovision.berkeley.edu/Demonstrations/VSOC/teaching/AA_RFtutorial.html