Fundamentos de la Percepción Visual: Células, Funciones y Modelos

Clasificación de las Células Ganglionares

Clasificación de las células ganglionares Magno, Parvo y Konio según los siguientes criterios:

• a) Tengan o no oponencia espectral.
• b) Tengan o no un centro y una periferia bien definidos.
• c) Tengan o no antagonismo espacial para variaciones de luminancia.
• d) Tengan o no antagonismo espacial para variaciones de color.

Células Magnocelulares (Magno)

• No tienen: oponencia espectral ni antagonismo espacial para variaciones de color.
• Sí tienen: un centro y una periferia definidos, y también antagonismo espacial para variaciones de luminancia.

Células Parvocelulares (Parvo)

• Sí tienen: oponencia espectral, antagonismo espacial para variaciones de color y antagonismo espacial para variaciones de luminancia.

Células Koniocelulares (Konio)

• No tienen: antagonismo espacial para variaciones de luminancia, antagonismo espacial para variaciones de color ni un centro y periferia definidos.
• Sí tienen: oponencia espectral.

Sensibilidad Espacial y la Función de Gabor

La sensibilidad espacial de una célula cortical (simple) se puede ajustar mediante una función de Gabor. Escribe y explica la expresión general de una función de Gabor. Haz una lista de los parámetros libres que hay que computar para hacer un ajuste por mínimos cuadrados de las medidas experimentales, explicando cuál es el papel de cada uno de estos parámetros.

(formula1)

La función de sensibilidad espacial del campo receptivo (CR) ya no coincide con el modelo de Rodiek. La sensibilidad espacial se puede describir como una sinusoide modulada por una gaussiana bidimensional de base elíptica que se ajusta con la función de Gabor bidimensional.

Parámetros Libres

Para realizar un ajuste por mínimos cuadrados, es necesario computar los siguientes parámetros:

• Orientación de la gaussiana (θ): (formula2) Define la orientación preferida del estímulo.
• Fase (φ): Indica la posición relativa de la sinusoide respecto a la envolvente gaussiana y determina la forma del campo receptivo (simétrico o asimétrico).
• Tamaño del CR (σ): Indica el tamaño del campo receptivo, determinado por la desviación estándar de la gaussiana.

Existe una restricción entre frecuencias y tamaños: las frecuencias espaciales altas se corresponden con valores de σ pequeños, y las frecuencias bajas con valores de σ grandes.

Cómputo de la Imagen Percibida y la Rejilla de Hermann

Explica cómo se computa la imagen percibida, Im(x, y), de un objeto cuya distribución de intensidades es Obj(x, y), haciendo uso del canal único en el dominio espacial. Como aplicación, explica la percepción que se experimenta cuando se mira una rejilla de Hermann.

Cálculo de la Imagen Perceptual

Para calcular la “imagen perceptual”, haciendo uso del modelo de canal único en el dominio espacial, deberíamos proceder de la manera siguiente:

(formula3)

Donde Obj(x, y) representa la escena que estamos mirando e Im(x, y) representa la imagen perceptual. El primer paso requiere una Transformada de Fourier y el último paso requeriría una Transformada de Fourier inversa. La diferencia entre las distribuciones de intensidad Obj(x, y) e Im(x, y) es el efecto de la Función de Sensibilidad al Contraste (CSF), es decir, el efecto del filtraje. Conviene usar el modelo de canal único en el dominio espacial en lugar del frecuencial.

Aplicación: La Rejilla de Hermann

Si fijamos la mirada en el centro de una cruz blanca cualquiera de la rejilla de Hermann, los campos receptivos (CR) crecen en tamaño desde la fóvea hacia la periferia. De esta manera, la inhibición lateral en el sensor centrado sobre una cruz blanca diferente de aquella sobre la que fijamos la mirada es mayor. En consecuencia, la respuesta de dicho sensor será menor, dando lugar al oscurecimiento ilusorio que se aprecia en esa posición.

La Función de Sensibilidad al Contraste (CSF) Espacio-Temporal

Describe la CSF espacio-temporal del Sistema Visual (SV), dibujando los cortes de la misma a frecuencia espacial constante y a frecuencia temporal constante. ¿Es estrictamente la CSF espacio-temporal una función 2D? Explica por qué sí o por qué no.

La CSF espacio-temporal tiene forma de filtro pasabanda, con el máximo de sensibilidad en el rango de 6-10 Hz (frecuencia temporal) y 2-4 ciclos por grado (cpg, frecuencia espacial).

Cortes a Frecuencia Temporal Constante (CSF Espacial)

• Se obtiene cada curva manteniendo un valor fijo de frecuencia temporal.
• Para frecuencias temporales bajas, la CSF espacial tiene forma de filtro pasabanda.
• Al ir aumentando la frecuencia temporal, la CSF cambia a pasabaja. A continuación, la sensibilidad disminuye en bloque, lo que conlleva una reducción progresiva de la resolución espacial (la frecuencia espacial de corte es menor).

Cortes a Frecuencia Espacial Constante (CSF Temporal)

• Se obtiene cada curva manteniendo un valor fijo de frecuencia espacial.
• Para frecuencias espaciales bajas, la CSF temporal tiene forma de filtro pasabanda.
• Al ir aumentando la frecuencia espacial, la CSF cambia a pasabaja. A continuación, la sensibilidad disminuye en bloque, lo que conlleva una reducción progresiva de la resolución temporal (la frecuencia temporal de corte es menor).

(dibujo gráficas)

Modelo de Tres Etapas de la Visión del Color

La siguiente ecuación describe, de manera empírica, cómo se obtienen las respuestas finales de los mecanismos acromático (A), rojo-verde (T) y azul-amarillo (D) a un estímulo cualquiera, a partir de los valores triestímulo XYZ del mismo:

(matriz)

Explica cómo se llegaría a este resultado mediante un modelo de 3 etapas, asumiendo que el modelo de Boynton describe las etapas de la retina.

La matriz del ejercicio se obtiene mediante una secuencia de transformaciones matriciales que modelan el procesamiento de la señal visual desde los conos hasta los mecanismos oponentes. La cadena de transformaciones es la siguiente:

LMS → MATDret → ATDretMMLS → ATDretMXYZ