Color improves edge classification in human vision

Camille Breuil; Ben J. Jennings; Simon Barthelmé; Nathalie Guyader; Frederick A. A. Kingdom

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Color improves edge classification in human vision

机译：颜色改善了人类视觉中的边缘分类

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Our visual environment contains both luminance and color (chromatic) information. Understanding the role that each plays in our visual perception of natural scenes is a continuing topic of investigation. In this study, we explore the role that color cues play in a specific task: edge classification. We conducted a psychophysical experiment that required subjects to classify edges as shadow or other , depending on whether or not the images contained color information. We found edge classification performance to be superior for the color compared to grayscale images. We also defined machine observers sensitive to simple image properties and found that they too classified the edges better with color information. Our results show that color acts as a cue for edge classification in images of natural scenes.

机译：我们的视觉环境包含亮度和颜色（色度）信息。了解每个人在我们对自然场景的视觉感知中所扮演的角色是一个持续的研究课题。在这项研究中，我们探讨了颜色提示在特定任务中的作用：边缘分类。我们进行了一项心理物理实验，要求受试者根据图像是否包含颜色信息将边缘分类为阴影还是其他。我们发现，与灰度图像相比，颜色的边缘分类性能更好。我们还定义了对简单图像属性敏感的机器观察者，发现他们也利用颜色信息对边缘进行了更好的分类。我们的结果表明，颜色可以作为自然场景图像中边缘分类的线索。

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来源
《PLoS Computational Biology》 |2019年第10期|共15页
作者
Camille Breuil; Ben J. Jennings; Simon Barthelmé; Nathalie Guyader; Frederick A. A. Kingdom;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种
中图分类细胞生物学;
关键词
LuminancePsychophysicsHuman performanceColor visionLinear discriminant analysisGrayscaleMaterial propertiesTaxonomy;

机译：亮度心理物理学人类性能色觉线性判别分析灰度材料特性分类学;

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