1. Facteur d’agrandissement : modèles psychophysiques

Trois modèles ont été proposés pour rendre compte de la baisse très rapide de l’acuité de position spatiale comparée à la baisse plus lente de l’acuité de réseau.

Figure 17. La ligne discontinue représente l’augmentation de l’espacement entre cônes en fonction de l’excentricité rétinienne. L’intersection de la ligne discontinue avec l’axe des x résulte en un E2 de 2.5. La ligne continue résulte en un E2 de 0.77. Les petits points représentent le changement de l’inverse de l’agrandissement cortical en fonction de l’excentricité (Cowey & Rolls, 1974). Les cercles et carrés ouverts montrent les changements de l'acuité de réseau pour deux observateurs en fonction de l’excentricité tandis que les mêmes symboles pleins représentent le changement de l’acuité vernier pour les mêmes observateurs.

Tirée de Wilson, Levi, Maffei, Rovamo, De Valois, (1990).

Le premier modèle de Jamar, Kwakman et Koenderink (1984) explique cette différence en formulant l’hypothèse que les tâches visuelles sont traitées dans différentes régions corticales ayant chacune son propre facteur d’agrandissement. Le deuxième modèle de Johnston (1987) propose que la différence entre les tâches d’acuité de réseaux et les tâches d’hyperacuité est due au fait que l’acuité visuelle dépend de l’orientation des réseaux perçus (les réseaux horizontaux étant mieux encodés par le système visuel que les réseaux verticaux). Enfin, le troisième modèle de Levi et al. (1985) suggère que les tâches visuelles sont contraintes par deux types de facteurs:

les tâches de résolution spatiale par des facteurs rétiniens (e.g., la densité des cônes dans la rétine, cf. figure 12. ligne discontinue)

les tâches d’acuité de positionnement spatial (vernier et orientation) par des facteurs corticaux (Barlow, 1979; Barlow, 1981; Westheimer, 1982) (cf. figure 12. ligne continue).

Ainsi, ce modèle à double échelle propose que l’agrandissement des stimuli en vision périphérique s’effectue selon le type de tâches étudiées. Le facteur de mise à l’échelle est plus important pour les tâches d’hyperacuité que pour les tâches de détection de réseaux.