The Effect of White-Noise Mask Level on Sinewave Contrast Detection Thresholds and the Critical-Band-Masking Model

Abstract

El ruido visual añadido a enrejados sinusoidales cambia la típica forma en U de la curva de umbral, que se transforma en una función casi uniforme (en escala log-log) cuando los enrejados son enmascarados por ruido blanco cuya densidad espectral de potencia (o nivel) es alta. Ese hecho se ha explicado mediante el modelo de enmascaramiento basado en bandas críticas (modelo CBM) suponiendo que la anchura de banda relativa (en octavas) de los filtros visuales es constante. Sin embargo, estudios biológicos y psicofísicos apoyan la idea de la variación de la anchura de banda con la frecuencia de sintonía de los filtros. En este trabajo se ha utilizado el modelo CBM para explicar el cambio progresivo de la curva de umbral con el nivel del ruido y, a la vez, para estimar la anchura de banda de los filtros visuales. Para ello, se midieron (utilizando escaleras bayesianas en un paradigma 2IFC) los umbrales de contraste de enrejados sinusoidales (de 0.25 a 8 c/gav), presentados dentro de una ventana Gaussiana fija y enmascarados por ruido blanco 1D estático con cada uno de cinco niveles. Los resultados indican que, en efecto, al aumentar el nivel del ruido, los umbrales de contraste se hacen cada vez mayores y, a la vez, la curva de umbral se va aplanando progresivamente. Utilizando el modelo CBM, los umbrales teóricos se ajustaron a los datos simultáneamente en todos los niveles de ruido suponiendo que la función de ganancia de los filtros visuales es log-Gaussiana y que la detección se lleva a cabo por el filtro sintonizado a la frecuencia del enrejado. Con esos supuestos razonables, el ajuste fue adecuado sólo cuando la anchura de banda relativa de los filtros visuales decrece con su frecuencia espacial de sintonía.