Higher order image structure enables boundary segmentation in the absence of luminance or contrast cues
Notice bibliographique
Résumé
Lower order image statistics, which can be described by an image's Fourier energy content, enable segmentation when they are different on either side of a boundary. We have previously demonstrated that the spatial distribution of the energy in an image (described by its higher order statistics or structure) could influence segmentation thresholds for contrast- and orientation-defined boundaries, even though it was the same on either side of the boundary and thus task irrelevant (Zavitz & Baker, 2013). Here we examined whether higher order statistics can also enable segmentation when boundaries are defined by differences in structure or density of texture elements. We used micropattern-based naturalistic synthetic textures to manipulate the sparseness, global phase alignment, and local phase alignment of carrier textures and measured segmentation thresholds based on forced-choice judgments of boundary orientation. We found that both global phase structure and sparseness, but not local phase alignment, enable segmentation and that local structure also has a small effect on segmentation thresholds in both cases. Simulations of a two-stage filter model with a compressive intermediate nonlinearity can reproduce the major features of the experimental data, segmenting boundaries defined by higher order statistics alone while capturing the influence of global image structure on segmentation thresholds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».