Psicofísica del Sistema Visual Psicofísica del Sistema Visual HumanoHumano

Prof. Maria L. Calvo

Clase del 31 de mayo de 2010

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

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.

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.

LeyLey de de FechnerFechnerLa 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: 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

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) + ...

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.

Ejemplos de espectros de Fourier de Ejemplos de espectros de Fourier de señales espaciales 2señales espaciales 2--DD

Onda reactangular

Tablero de ajedrez

Tejido

Filtrado de frecuencias espacialesFiltrado de frecuencias espaciales

Contenido en sólo bajasfrecuencias

Contenido en bajas, medias y altas frecuencias

TiposTipos de de estimulosestimulos visualesvisuales parapara la la medidamedida de la de la sensitividadsensitividad

contraste

frecuenciaespacialfase

espacial

orientació

n

frecuencia temporal

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−

=+

RespuestaRespuesta al al contrastecontraste

0% 25% 50% 75% 100%

10

20

30

Firi

ng R

ate

(spi

kes/

seco

nd)

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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La CSF depende de la frecuencia temporal del estímuloLa CSF depende de la frecuencia temporal del estímulo

La CSF depende de la La CSF depende de la excentricidad de la retinaexcentricidad de la retina

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.

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.

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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Un modelo para Un modelo para múltimúlti--resolución en resolución en visión espacialvisión espacial

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.

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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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.

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)

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