Visuelle Merkmale der wahrgenommenen Helligkeit, wie sie durch Klassifikationsbilder enthüllt werden

Neben der physikalischen Helligkeit ist bekannt, dass die wahrgenommene Helligkeit von der räumlichen Struktur des Stimulus abhängt. Oft wird angenommen, dass die neuronale Berechnung der Helligkeit auf der Analyse von Helligkeitsgrenzen des Stimulus basiert. Dies wurde jedoch nicht direkt getestet. Wir führen eine neue Variante der psychophysischen Reverse-Korrelation oder Klassifikationsbildmethode ein, um die physischen Merkmale der Stimuli zu schätzen und zu lokalisieren, die mit der wahrgenommenen Helligkeit korrelieren, unter Verwendung einer Helligkeitsabgleich-Aufgabe. Wir leiten Klassifikationsbilder für den illusionären Craik-O'Brien-Cornsweet-Stimulus und einen "echten" uniformen Schrittstimulus ab. Für beide Stimuli zeigen die Klassifikationsbilder einen positiven Peak an der Stimulusgrenze sowie einen negativen Peak im Hintergrund, sind jedoch in der Mitte des Stimulus flach, was darauf hindeutet, dass die Helligkeit ausschließlich durch die Grenzinformation bestimmt wird. Merkmale im wahrnehmbar ausgefüllten Bereich des Craik-O'Brien-Cornsweet tragen nicht zu seiner Helligkeit bei, noch konnten wir eine Verstärkung niedriger Frequenzen beobachten, die als Erklärung für die Illusion angeboten wurde. Die Abstimmung der Klassifikationsbildprofile ändert sich bemerkenswert wenig mit der Stimulusgröße. Dies unterstützt die Idee, dass nur bestimmte räumliche Skalen zur Berechnung der Helligkeit einer Oberfläche verwendet werden.