画像処理系としての視覚系 受容野によるフィルタ処...

画像処理系としての視覚系 受容野によるフィルタ処理

受容野と点広がり関数 受容野の働き

空間周波数と受容野

受容野と空間周波数選択性 受容野と方位選択性

視覚認識と視覚の空間処理

錯視的知覚と空間処理

画像処理系としての視覚系 受容野によるフィルタ処理

受容野と点広がり関数 受容野の働き

空間周波数と受容野

受容野と空間周波数選択性 受容野と方位選択性

視覚認識と視覚の空間処理

錯視的知覚と空間処理

網膜の細胞の模式図 H:水平細胞 B:双極細胞 A:アマクリン細胞 G:神経節細胞 (Dowling et al 1966)

B B B

B B B

G G G G

神経節細胞の受容野： Receptive field of ganglion cell

単一細胞記録

細胞の受容野の測定 　受容野：信号を受けとる（網膜上の）ある範囲

各光刺激呈示位置に対する反応を測定して，受容野の特性を求める +:正応答，-負応答, N:応答無し

受容野を探せ�

細胞の受容野のモデル

+ -

- -

-

２次元表現

抑制

点光源 点広がり関数（レンズのボケなど）

=２次元インパルス応答

入力画像 出力画像

点広がり関数

網膜の受容野処理，フィルタ処理 に関連する視覚現象

ハーマン格子

暗い帯 明るい帯

マッハバンド

図4.12 マッハバンド

輝度

知覚

刺激輝度

位置

側抑制と呼ばれる効果で説明可能

側抑制：隣の刺激によって、見にくくなる効果

側抑制：隣の刺激によって、見にくくなる効果 　周辺の刺激による抑制効果を作り出す過程

入力：光量-＞光受容体応答

出力：神経節細胞応答 （視神経への信号）

図4.13　マッハバンドの受容野の特性による説明

-0.2 -0.2 1

5 5 5 5 5 10 10 10 10 10 10 10

3 2.6 4 6.6 6 6 3

光受容体

視覚ニューロン

5 7

２次元フィルタ（空間フィルタ） 先鋭化フィルタ

€

( 1, 2 ) =

0 −1 0

−1 5 −1

0 −1 0

#

$

% % %

&

'

( ( (

周波数特性 フィルタ

出力画像 入力画像

図4.11　先鋭化フィルター処理

a. フィルタ

c. 出力画像 b. 入力画像

−1 −1 −1−1 9 −1−1 −1 −1

原画

帯域フィルター後

原画

帯域フィルター後

図4.14　ヘルマン（ハーマン)格子と受容野の特性による説明

周波数領域

空間領域

受容野/フィルター　と　周波数特性：周辺抑制と帯域通過特性は対応する

周波数領域

空間領域

受容野/フィルター　と　周波数特性：周辺抑制と帯域通過特性は対応する

周波数領域 空間領域

Cross section

周波数領域 空間領域

　より低い周波数領域を考えた場合

周波数領域 空間領域

　より高い周波数領域を考えた場合

弱い効果

中心／周辺拮抗型受容野とハーマン格子

周波数領域 空間領域

効果の弱い図形場合

ハーマン格子と類似した現象

画像処理系としての視覚系 受容野によるフィルタ処理

受容野と点広がり関数 受容野の働き

空間周波数と受容野

受容野と空間周波数選択性 受容野と方位選択性

視覚認識と視覚の空間処理

錯視的知覚と空間処理

網膜像は眼球光学系により結像される受容野は空間フィルターと考えることができる

つまり，視覚の空間特性は空間フィルターと考えることができる。

その特性は、視覚実験によって周波数特性として調べられている。

空間周波数特性は、視覚の空間特性として利用される。

周波数特性とは 三角波の振幅（と位相の）入出力比（差）

空間周波数の振幅の場合

視覚系の周波数特性は、 コントラスト閾値の測定から求める

高コントラスト

低コントラスト

マイケルソンコントラスト：A/L0=(Lmax-Lmin)/(Lmax+Lmin) コントラスト閾値：ぎりぎり見えるコントラスト コントラスト感度：１／コントラスト閾値

Luminance

Luminance

Luminance

Lmax �

L0�

Lmin �

A �

受容野の中心／周辺部が刺激の縞と一致すると感度が高い

図4.7　空間周波数特性(明るい環境)

空間周波数(c/deg)

コントラスト感度(1/C)

視力

視覚系の空間周波数特性、視角の単位で表現 Spatial frequency characteristics of visual system

Spatial frequency in terms of visual angle unit

5 cycles/degree�

1°�

2.5 cycles/degree�

1°�

方位選択性：単純型細胞の受容野

視覚１次野の方位（傾き）選択性：特定の傾きの線分に対して大きな応答が得られる。

方位（傾き）選択性 細胞の応答 刺激

視覚野では，異なる特徴を異なる細胞が検出

それぞれのフィルターの応答（細胞応答）から元の画像を再現可能である。

V1の細胞の受容野は，２次元の周波数次元を広くカバーする。

もう一度�GaborWavelet: 大阪大学�大澤研�

出席確認１次ぎに説明するフレーザー錯視について、錯視というべきかどうか述べなさい。

講義内容についての疑問，感想でもよい。

フレーザー錯視は錯視か？

同心円が渦巻きに見える。 同心円が本当にあるか？

同心円が本当にあるか？ 輪郭抽出の結果

出席確認１次ぎに説明するフレーザー錯視について、錯視というべきかどうか述べなさい。

講義内容についての疑問，感想でもよい。

画像処理系としての視覚系 受容野によるフィルタ処理

受容野と点広がり関数 受容野の働き

空間周波数と受容野

受容野と空間周波数選択性 受容野と方位選択性

視覚認識と視覚の空間処理

錯視的知覚と空間処理

周波数成分と見かけの曲線

空間パターン

曲線が見える

曲線は見えない

周波数パターン

曲線は画像中の斜め線成分に依存している Shioiri

周波数成分と見かけの曲面 空間パターン

曲面が見える

見えない （弱い）

周波数成分

空間周波数と奥行き

高周波ほど遠くに見える

% sample program: bandpass filtering�clear all;�% read image data�A=imread('white.jpg','jpg');�% FFT the image�FA=fft2(A);�% get the image size�[m,n] = size(A);�% Cut off frequency�bandHsf=8;�bandLsf=0;� �% the midpoint for shifting data�mm=floor(m/2);�nn=floor(n/2);� �%data for x and y coordinates�xx=[1:n];�yy=[1:m];�xx=xx-nn;�yy=yy-mm;�xx=repmat(xx,m,1);�yy=repmat(yy,n,1);�yy=yy';�% calculate the distance from the origin�dd=(xx.^2+yy.^2).^0.5;�dd=abs(dd);�% set filter�filter0= and(dd>bandLsf,dd<bandHsf);�% shift the data to make the data range be between zero and N (data number)�C11=filter0(mm+1:m,nn+1:n);�C12=filter0(mm+1:m,1:nn);�C21=filter0(1:mm,nn+1:n);�C22=filter0(1:mm,1:nn);�filter=[[C11 C12]; [C21 C22]];�

figure;�subplot(2,2,1);�colormap(gray);�imagesc(A);�colormap(gray);�axis off;��% shift the data to make the data centgered at the origin�C11=FA(mm+1:m,nn+1:n);�C12=FA(mm+1:m,1:nn);�C21=FA(1:mm,nn+1:n);�C22=FA(1:mm,1:nn);�FAmod=[[C11 C12]; [C21 C22]];�% draw the spectrum�subplot(2,2,2);�colormap(gray);�imagesc(log(abs(FAmod)));�colormap(gray);�axis off;�% filter the input image with the the filter�FCA= filter .* FA;�% shift the data to make the data centgered at the origin�C11=FCA(mm+1:m,nn+1:n);�C12=FCA(mm+1:m,1:nn);�C21=FCA(1:mm,nn+1:n);�C22=FCA(1:mm,1:nn);�FCAmod=[[C11 C12]; [C21 C22]];�subplot(2,2,4);�imagesc(log(abs(FCAmod)));�colormap(gray);�axis off;�AC=ifft2(FCA);�subplot(2,2,3);�imagesc(real(AC));�colormap(gray);�axis off;

出席確認２ぼかしたことでなにかが見やすくなったなった経験があれば述べなさい。講義内容についての疑問，感想でもよい。