¿El sistema visual humano implementa la ecualización de histogramas (adaptativa)?

El sistema visual humano es muy bueno para 'cancelar' sombras y otros efectos de rayos, y enfocarse en el contraste de las imágenes. Un ejemplo famoso de esto es la ilusión de la sombra del ajedrez de Adelson :

Ilusión de la sombra del corrector de Adelson

En la imagen de arriba, las celdas A y B tienen exactamente el mismo color, pero vemos que la celda B es significativamente más clara que la celda B.

En este caso, si quisiera que una máquina hiciera una observación similar a la percepción humana, usaría una técnica como la ecualización adaptativa de histogramas para mejorar los contrastes y eliminar las sombras y los efectos de iluminación.

En términos computacionales, la ecualización de histogramas funciona tomando la distribución acumulativa del histograma de intensidades de píxeles y estirándola para que sea una línea. Esta transformación hace que el histograma sea uniforme y, por lo tanto, maximiza la entropía y la cantidad de información transmitida por cada bit, lo que brinda una justificación teórica de la información de por qué uno querría detectores que usen este tipo de transformación. La ecualización de histograma adaptable funciona de la misma manera, pero en lugar de transformar el histograma global, primero divide la imagen en una gran cantidad de mosaicos y luego normaliza cada mosaico. Esto tiende a amplificar la señal, mientras 'cancela' el fondo local debido a efectos como sombras o gradientes de iluminación.

Laughlin (1981) demostró que las células monopolares grandes en el ojo compuesto del insecto, específicamente en Calliphora stygia , implementan la ecualización del histograma a través de su codificación neuronal para cancelar el contraste ambiental de las escenas naturales típicas. ¿Se ha demostrado algo similar en los sistemas visuales de los vertebrados? En particular, en el sistema visual humano, o similar.

Además, Laughlin (1981) no pudo observar la adaptación del ojo a una escena específica y estaba comparando con un entorno típico estático. ¿Se ha ampliado esta investigación para observar los cambios dinámicos en el patrón de codificación en respuesta a escenas específicas?

Referencias

Laughlin, S. (1981). Un simple procedimiento de codificación mejora la capacidad de información de una neurona. Zeitschrift für Naturforschung c, 36(9-10), 910-912.

Respuestas (1)

Esto no es exactamente a lo que te refieres, pero creo que proporciona una función similar y se ha demostrado en la visión de vertebrados:

https://en.wikipedia.org/wiki/Normalization_model

La normalización divisiva como un cálculo canónico en todo el cerebro

Si bien esto no implementa la ecualización del histograma, creo que en realidad es una explicación más adecuada de la ilusión del tablero de ajedrez, porque la luminancia local y el contraste normalizan la actividad de todas las neuronas en el área.

Nuevamente, esto no responde a su pregunta, pero tal vez proporcione un paso computacional alternativo que ocurre en los vertebrados.

Gracias, esto es útil. Sin embargo, no estoy seguro si lo llamaría una alternativa. Por ejemplo, en el artículo de Laughlin, la normalización se realiza antes de la ecualización del histograma. Sugiriendo que la normalización es un primer paso, pero insuficiente, al menos para explicar la respuesta de las neuronas de la mosca azul.
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