Computational principles of early vision for explaining a broad range of brightness and lightness phenomena

Abstract

[eng] Although visual perception has been extensively studied for centuries, the underlying neural mechanisms remain puzzling. The present study aims to develop a computational model based on the low-level processing of the visual system (i.e., consistent with known properties of early visual areas), to unveil mechanisms and computational encoding strategies underlying basic perceptions of brightness and lightness for achromatic visual inputs. The model implements two hypothetical unifying mechanisms: one based on variability in response that segregates gradient vs. non-gradient features, and the other based on dynamic filtering that reduces redundancy of edge representations. By these mechanisms, the model successfully predicts the brightness and lightness phenomena of many visual illusions. Many of these predictions concur with some results of psychophysical experiments, indicating that the variability-based segregation mechanism and dynamic filtering could be prominent underlying computational principles for brightness and lightness perceptions in the visual system.

[spa] Aunque la percepción visual se ha estudiado extensamente durante siglos, los mecanismos neuronales subyacentes de la percepción visual siguen siendo confusos. El presente estudio tiene como objetivo desarrollar un modelo computacional basado en el procesamiento de bajo nivel del sistema visual (es decir, consistente con propiedades conocidas de áreas visuales tempranas), para desvelar mecanismos y estrategias de codificación computacional subyacentes a las percepciones básicas de brillo y luminosidad para estímulos visuales acromáticos. El modelo implementa dos mecanismos unificadores hipotéticos: uno basado en la variabilidad en la respuesta que segrega el gradiente de luminancia frente a las características sin gradiente, y el otro en la redundancia-reducción de las representaciones de los bordes. Mediante estos mecanismos, el modelo predice con éxito los fenómenos de brillo y ligereza de gran cantidad de ilusiones visuales. Muchas de estas predicciones coinciden con algunos resultados de experimentos psicofísicos, lo que indica que los mecanismos hipotéticos presentados podrían ser principios computacionales subyacentes prominentes para las percepciones de brillo y luminosidad en el sistema visual.