Cuantificar las adaptaciones cromáticas realizadas por el cerebro

Ha preguntado específicamente sobre las " adaptaciones realizadas por el cerebro " en su pregunta inicial y un interés en " ¿qué se ha hecho para encontrar la fórmula y con qué se reemplazó por el momento? " Por fórmula, asumo que te referías a un algoritmo perceptivo que puede ser útil en el aprendizaje automático y el intento de aplicar ingeniería inversa a los sistemas perceptivos humanos.

Sí, se ha trabajado mucho en esto. No puedo darte una respuesta extensa en esta plataforma, pero espero orientarte en la dirección correcta. He mencionado dos artículos y sus resúmenes, el primero es más accesible y el segundo en caso de que desee un adelanto de los métodos matemáticos involucrados en la creación de un modelo computacional de constancia de color y adaptaciones cromáticas.

Por otro lado, si eres nuevo en esto o simplemente quieres refrescar tu memoria, adjunto las notas de mi ex-profesor de una clase de Percepción que tomé hace unos años para darte una idea más clara. Puede que sea mejor leerlos primero, en cuyo caso debe omitir los dos primeros documentos que he mencionado.

Componentes sensoriales, computacionales y cognitivos de la constancia del color humano.
Smithson H.
Transacciones filosóficas de la Royal Society, Ciencias biológicas. 2005; 360 (1458): 1329-1346.

Resumen

Cuando cambia la iluminación de una escena, también cambian las señales visuales provocadas por esa escena. A pesar de estos cambios, los objetos dentro de una escena tienden a permanecer constantes en su color aparente. Comenzamos esta revisión analizando los procedimientos psicofísicos que se han utilizado para cuantificar la constancia del color. La transformación impuesta a las señales visuales por un cambio en la iluminación dicta lo que el sistema visual debe 'deshacer' para lograr la constancia. El problema está matemáticamente indeterminado y solo puede resolverse explotando las regularidades del mundo visual. La última década ha visto un aumento sustancial en nuestro conocimiento de dichas regularidades, ya que los avances técnicos han hecho posible realizar mediciones empíricas de un gran número de iluminantes y escenas ambientales.Esta revisión proporciona una taxonomía de modelos de constancia de color humana basada primero en las suposiciones que hacen sobre cómo se puede simplificar la transformación inversa y, segundo, en cómo los elementos de una escena compleja pueden establecer los parámetros de la transformación inversa. Los algoritmos candidatos para la constancia del color humano se representan gráfica y pictóricamente, y se analiza la disponibilidad y la utilidad de una estimación precisa del iluminante. A lo largo de esta revisión, consideramos tanto la información que, en principio, está disponible como las evaluaciones empíricas de qué información usa realmente el sistema visual. En la sección final discutimos en qué parte de nuestros sistemas visuales se pueden implementar estos cálculos.

Constancia de color utilizando estadísticas de imagen natural y semántica de escena.
A. Gijsenij y T. Gevers.
IEEE PAMI , 33(4):687–698, 2011.

Resumen

Para lograr la selección y combinación de algoritmos de constancia de color, en este artículo se utilizan estadísticas de imágenes naturales para identificar las características más importantes de las imágenes en color. Luego, en función de estas características de la imagen, se selecciona el algoritmo de constancia de color adecuado (o la mejor combinación de algoritmos) para una imagen específica. Para capturar las características de la imagen, se utiliza la parametrización de Weibull (por ejemplo, tamaño de grano y contraste). Se muestra que la parametrización de Weibull está relacionada con los atributos de la imagen a los que son sensibles los métodos de constancia de color utilizados. Se utiliza un clasificador MoG para conocer la correlación y la ponderación entre los parámetros de Weibull y los atributos de la imagen (número de bordes, cantidad de textura y SNR). El resultado del clasificador es la selección del método de constancia de color de mejor rendimiento para una determinada imagen. Los resultados experimentales muestran una gran mejora con respecto a los algoritmos únicos de última generación. En un conjunto de datos que consta de más de 11 000 imágenes, se puede obtener un aumento en el rendimiento de la constancia del color de hasta un 20 por ciento (error angular medio) en comparación con el algoritmo único de mejor rendimiento. Además, se muestra que para ciertas categorías de escena, se puede usar un algoritmo de constancia de color específico en lugar del clasificador considerando varios algoritmos.

A continuación se muestran ejemplos de algunos experimentos que se pueden realizar desde detrás de la pantalla de su computadora:

De las notas de Jonathon Winawer sobre Perception:

Constancia de color y adaptación cromática

Tome una fotografía con luz fluorescente y compárela con la misma imagen a la luz del día. Los colores aparecen de manera totalmente diferente, verdosos bajo la luz fluorescente y rojizos bajo la luz del día, a menos que haga alguna "corrección de color" mientras revela la película.

Pero no lo verías de esa manera si estuvieras en la habitación. Para usted, los colores se verían más o menos iguales bajo ambos iluminantes. Este fenómeno se llama constancia de color, análogo a la constancia de brillo que discutimos anteriormente. El ojo no actúa como una cámara, simplemente registra la imagen. Más bien, el ojo se adapta para compensar el color (SPD) de la fuente de luz.

Arriba hay otro ejemplo de un par de fotografías tomadas bajo diferentes condiciones de iluminación sin corrección de color. Las características físicas de la luz que llega a la cámara son muy diferentes según el color del iluminante. Esto da como resultado fotografías dramáticamente diferentes. Pero si estuviera allí cuando se tomaron las fotografías, este objeto se vería prácticamente igual bajo ambos iluminantes.

Mire las imágenes de pingüinos y dragones de arriba fijándose en el punto entre ellos. La imagen del pingüino se ve muy azulada y el dragón se ve muy amarillento. A continuación, mantendrá su mirada en el punto entre los campos azul y amarillo. Continúe mirando ese punto durante 30 segundos más o menos. Luego mire hacia atrás al pingüino y al dragón fijando el punto entre ellos. ¿Que ves? ¿Por qué? El cambio de percepción que sigue a la adaptación se debe a la adaptación cromática. La adaptación cromática es como la adaptación a la luz y la oscuridad, pero en lugar de adaptarse solo a la luz y la oscuridad, se adapta a cualquier color de la iluminación ambiental.

Cada tipo de cono se adapta de forma independiente. Por ejemplo, un cono L dado se adapta de acuerdo con la excitación del cono L promedio local. Lo mismo para los conos M. Por lo tanto, la imagen retiniana se ajusta para compensar no solo la intensidad general de la fuente de luz, sino también el color de la fuente de luz.

La adaptación cromática, como la adaptación a la luz, puede dar lugar a efectos secundarios dramáticos. Por ejemplo, adáptese a esta bandera verde, negra y amarilla durante 60 segundos, luego mire un campo blanco y verá una imagen residual de una bandera roja, blanca y azul. Rojo/verde, azul/amarillo, negro/blanco son colores complementarios. Normalmente, cuando observa un campo blanco, los conos L y M dan aproximadamente la misma respuesta, por lo que el mecanismo de colores opuestos rojo/verde no responde en absoluto. Si te adaptas al verde, la sensibilidad del cono M se reduce. Entonces, cuando miras un campo blanco, los conos L:M están desequilibrados; los conos L ahora son más sensibles que los conos M, por lo que el mecanismo rojo/verde da una respuesta positiva y ve rojo en lugar de blanco. Esto solo dura un par de segundos porque la sensibilidad del cono M comienza a reajustarse de inmediato. El sistema visual está diseñado para tratar de lograr una constancia perceptiva. Pero, al igual que con las diversas ilusiones de brillo que mostré anteriormente, la adaptación del color también da como resultado algunas percepciones erróneas. La imagen posterior coloreada es una consecuencia indeseable de la adaptación cromática junto con la oposición de color. Normalmente la adaptación cromática hace lo correcto, compensa el color del iluminante.