测量周边视觉中的亮度对比敏感度函数

《Color Research & Application》：Measuring the Luminance Contrast Sensitivity Function in Peripheral Vision

视觉对比敏感度函数（CSF）研究表明，人类视觉在鼻侧、上侧、侧方、下侧四个方向不同离心度的CSF呈现各向异性，且在近离心度（如30°内）对比敏感度下降缓慢，而在远离心度（如60°以上）快速降低。现有基于单一离心度项的CSF模型无法准确拟合扩展后的数据范围，需引入双参数模型（如差分高斯）以更好描述离心度与对比敏感度的非线性关系。

　　这项研究旨在深入探讨人类视觉系统在不同视觉场外围方向上的对比敏感度函数（CSF）变化情况。通过使用Gabor刺激物，研究人员测量了四名被试者在左眼视觉场的鼻侧、上侧、颞侧和下侧方向上的对比敏感度，覆盖了更广的视场偏心度范围，这一范围在以往研究中尚未广泛涉及。研究发现，对比敏感度随偏心度增加呈现出一种特殊的模式：在近偏心区域，对比敏感度略有下降，而在远偏心区域和低空间频率下则迅速下降。这种变化趋势与之前基于狭窄偏心度范围数据提出的10种CSF模型不一致，这些模型在远偏心区域的对比敏感度预测值高于实际测量数据。这一发现表明，以往基于单一偏心度项的CSF模型在拟合远偏心区域数据时存在局限性。

人类的视觉对比敏感度函数是研究视觉系统对不同空间频率和对比度的响应特性的重要工具。在中央视觉区域，对比敏感度通常达到峰值，而在外围视觉区域，其敏感度会显著降低。然而，这种降低并非均匀，而是呈现出方向性和频率依赖性。例如，鼻侧和颞侧方向的对比敏感度通常高于上侧和下侧方向。这一现象被称为“偏心度各向异性”，它在之前的研究中已有报道。然而，研究者发现，当测量范围扩展到远偏心区域时，这种各向异性在低空间频率下尤为显著。这意味着，在构建适用于工程应用的CSF模型时，必须考虑更广泛的偏心度范围和不同方向上的变化。

在实验设计方面，研究者采用了一种精确的方法，即双区间强制选择法与Ψ方法相结合，来确定对比度阈值。这种方法确保了测量结果的准确性和可靠性。此外，为了减少被试者的疲劳影响，实验被限制为最多150次试验，并且每天最多进行三组实验，每组实验时间不超过1小时。实验过程中，被试者需要适应黑暗环境10分钟，以确保视觉系统的稳定状态。这些细节保证了数据的质量，使得研究者能够对对比敏感度的变化趋势进行深入分析。

实验中使用的Gabor刺激物是一种典型的二维余弦亮度函数，其对比度定义为当亮度与平均亮度的差值达到一定数值时，刺激物的亮度与背景之间的对比度。Gabor刺激物因其在空间频率和对比度上的调制特性，常被用于研究视觉系统的对比敏感度。在本研究中，研究者特别选择了与偏心度方向平行的条纹，因为这已经被证明能提高对比敏感度。这种选择有助于更准确地反映视觉系统在不同方向上的敏感度差异。

实验结果显示，不同被试者在不同方向上的对比敏感度存在差异。例如，在鼻侧方向，对比敏感度的峰值位于低空间频率范围，而在颞侧方向，这一峰值则更偏向于较高空间频率。这种变化趋势表明，视觉系统的对比敏感度不仅与空间频率有关，还受到视觉场方向的影响。此外，研究者还发现，对于低空间频率的刺激物，对比敏感度在远偏心区域显著下降，而这一趋势在以往的研究中并未被充分记录。这提示我们，对比敏感度的下降并非简单的线性关系，而是一个复杂的非线性变化过程。

研究者还评估了之前提出的10种CSF模型，以判断它们在拟合当前测量数据方面的有效性。结果显示，大多数模型在拟合数据时仅限于其建模所用的偏心度范围，而在超出该范围时，误差显著增加。特别是，在远偏心区域，这些模型的预测值普遍高于实际测量数据，这可能是因为它们未能准确反映对比敏感度随偏心度变化的复杂模式。例如，某些模型假设对比敏感度随偏心度呈线性下降，而实际数据表明，这种下降是分阶段的，即在近偏心区域下降缓慢，而在远偏心区域下降迅速。因此，使用单一偏心度项的模型无法准确描述这种变化。

在讨论部分，研究者指出，对比敏感度的下降可能与视网膜上的感受野结构有关。感受野包含兴奋性和抑制性区域，这些区域的分布和大小可能随着偏心度的增加而发生变化，从而影响对比敏感度的变化趋势。此外，研究者还提到，使用基于偏心度的模型时，需要考虑实际数据的广泛性和多样性，而不仅仅是建模所用的狭窄范围。因此，未来的研究应更加注重在不同偏心度和方向上收集数据，以建立更精确的CSF模型。

研究者还探讨了之前模型的局限性。例如，某些模型虽然使用了更广泛的偏心度范围，但仍然未能准确描述对比敏感度的变化。此外，某些模型虽然结合了中央CSF模型和偏心度放大因子（CMF），但它们的参数优化仍受限于测量数据的范围。这表明，仅依赖CMF和视网膜上视锥细胞的空间分布来解释对比敏感度的变化是不够的，因为眼球的晶状体存在色差，并且光线在眼球内击中视锥细胞的路径也会影响视觉性能。

研究的结论表明，以往的CSF模型在描述远偏心区域的对比敏感度变化时存在不足。因此，未来的研究需要更全面地考虑视觉系统的复杂性，包括感受野结构、空间频率依赖性和不同方向上的变化。同时，研究者建议，使用更复杂的模型，如差高斯函数（DoG），来更好地描述对比敏感度随偏心度的变化。这可能有助于提高CSF模型在工程应用中的准确性，如宽视场头戴式显示器中的焦距渲染技术。

这项研究的重要性在于，它为理解人类视觉系统的对比敏感度变化提供了更全面的数据支持。通过测量更广泛的偏心度范围，研究者揭示了对比敏感度变化的复杂性，并指出以往模型的不足。这些发现不仅有助于改进CSF模型，还可能对视觉辅助技术的发展产生深远影响。例如，在设计头戴式显示器时，了解不同方向上的对比敏感度变化可以帮助优化显示区域，提高用户的视觉体验。

此外，研究者还强调了在使用测量数据构建CSF模型时需要注意的问题。例如，被试者佩戴隐形眼镜可能会影响测量结果，因为这会改变视网膜的聚焦状态。因此，在比较测量数据与模型时，需要考虑这些因素，以确保模型的准确性。同时，研究者还指出，由于不同被试者之间的个体差异，模型的参数优化可能需要针对每个被试者进行调整，以获得更精确的拟合结果。

总之，这项研究通过更广泛的测量范围，揭示了人类视觉系统对比敏感度随偏心度和方向变化的复杂模式。研究结果表明，以往的CSF模型在描述远偏心区域的对比敏感度时存在局限性，因此需要更精确的模型来反映这种变化。这些发现不仅有助于理解视觉系统的功能，还可能对相关技术的发展产生积极影响。