稀疏编码如何从自然场景中产生独特色相

我们的主观色彩体验通常描述为色相、饱和度和亮度等抽象属性，这些属性并不直接对应视网膜锥体细胞产生的感觉信号。在色相维度上，某些颜色——红、绿、蓝和黄——显得独特，因为它们不被感知为其他颜色的组合，且红-绿和蓝-黄成为互为对立的颜色。然而，关于这些“独特色相”在大脑中的解剖和生理关联，以及其存在的原因，仍是谜一样的存在。本文我们展示了这些色相与自然视觉环境统计特性之间的直接联系。对模拟锥体响应在503幅校准自然图像数据集上的分析，揭示了3D颜色空间中分布呈强非高斯分布，具有明显的重尾特征，且尾部方向呈不对称排列。随后，我们调整稀疏编码模型以最小化数据在基向量上的总系数求和。六基向量模型收敛至四个独特色相外加黑白。此外，我们发现稀疏编码模型的非线性推断特性导致潜在变量之间出现兴奋性和抑制性相互作用；前者促进相邻独特色相的组合以编码位于它们之间的中间色相，而后者则强制相对独特色相的互斥。综上，这些发现为自然环境中颜色分布的新视角，提供了将其结构与色彩感受现象联系起来的原理。