画像データの表示

　画像データの表示
　（３種類のデータ）
　視覚センサーのデータは、システムの前処理（対数圧縮・差分の抽出・移動平均など・・　）を受け、3種の色の要素（L・M・S）データ、に整理されます。
　視覚システムの動作として、解析･処理・保存・伝達など・・　は、このデータ形式で利用されますが、やはり、画像認識のときには、本物の色や形が必要になります。
　（画像データの表示）
　システムからの出力データは、色への変換装置戻 （色立方体）を通して色に戻されますが・・、元の画像に組立て直すには（画素データの再組立てや・掃引など複雑になるので・・　）　元の網膜構造を利用するのが早道です。
　従って、私達はレンズからの、直接画像を見ることはなく　・・、頭脳の視覚システムが一旦処理した結果を、目に送り返したもの、を見ているようです。
　（色の変換装置）
　画像データを、色に置き換える機能は、（画素単位で、色の識別や混合が行われるので）錐体センサー（の球形部分？）辺りに有りそうです。
　変換装置の本体は、模型図（色立方体）の通り、（R−C)（G−M)（B−Y) の三軸方向のデータ量を注入すると、それに対応した、合成情報を取り出せる（ディスプレイ）がありそうです。

　（画像の精細度）
　画像の目的によって必要な精細度は大きく異なります。
　＊　夜間の高感度を有する棹体センサーは、総数が非常に多く、画素単位のグループで動作し、単一色だが多階調になっていて、詳細な明暗判定や輪郭形状を追求します。
　＊　青色センサーは、感度が高いが数が少ないので、形のない空間域と地上や昼夜の判断をするようです （見た目の色は暗い）。
　＊　L/Mセンサーは、６００万コもあり、視野の中央部に集中し色判別の主力と思われます。
　＊　画像の精細度については、画像掃引の密度や（棹体などの）蓄積効果による・・　と思われます。
　（色の配置・構造）
　立体放射状の色配置は、これまで何度も触れた通りです。　全色の混合が無色で、立体の中心部分を無色と見ること・・　主要な光源光を打ち消す効果など・・　特異な操作で色が作られていました。

　(色相・色彩度・色の純度）
　色相は、色を識別するための機能なので、僅かな違いでも検出し色の違いとして見せますが、　色彩度は遠近感であり、純度は材質感なので、むしろ（変化を見せない）ための動作のようです。