Localização Espacial Robusta de Estímulos Aumentantes em Luz Fraca via Caminhos ON/OFF Fundidos com Transformada de Daubechies

Modelos computacionais dos neurônios MLG1 do caranguejo Neohelice granulata foram desenvolvidos para detectar e localizar espacialmente estímulos aumentantes. No entanto, os modelos existentes sofrem de degradação significativa de desempenho em cenários de pouca luz, principalmente devido à corrupção do sinal visual causada por ruído estocástico, como ruído de disparo de fótons. Para abordar esse desafio, propomos uma estrutura computacional que incorpora a transformada de Daubechies diretamente nos caminhos visuais ON/OFF. O mecanismo ON/OFF separa os sinais de entrada em paralelo com base nas mudanças de luminância para capturar diferenças dinâmicas entre alvo e fundo. A incorporação da transformada de Daubechies permite a decomposição de frequência em múltiplas escalas, permitindo que o modelo suprima ruído de alta frequência enquanto realça tendências de aumento de baixa frequência. Esse processo extrai componentes de baixa frequência e detalhes de alta frequência, proporcionando ao neurônio MLG1 entradas de características mais discriminativas. Resultados experimentais demonstram que o modelo alcança uma localização espacial fiável de estímulos aumentantes em condições de contraste extremamente baixo, oferecendo uma metodologia robusta para visão biónica em ambientes de luz extremamente baixa.