這是我們一直認為理所當然的事情：看一個或近或遠的物體，並在瞬間形成注視焦點的能力。人類和許多動物的眼睛幾乎能在很短的時間裏、以驚人的準確性完成這一過程。如今研究人員表示，他們向著搞清大腦如何完成這一壯舉又邁進了一步。
美國德克薩斯大學奧斯丁分校感知系統中心的心理學家Wilson Geisler和Johannes Burge如今研製出了一種簡單的演算法，能夠快速而準確地評估從一個單一模糊的影像產生的聚焦誤差，他們說這是理解生物視覺系統如何避免採用同數碼相機類似的重複推測和檢查方法的關鍵所在。研究人員表示，這一發現有望推進我們對於人類如何患上近視眼的理解，或者幫助工程師改進數位相機。
為了清晰地觀看事物，對模糊的影像進行準確的評估是至關重要的。Geisler解釋說，人類和動物能夠本能地提取模糊影像的關鍵特徵，利用這些資訊確定它們與物體的距離，隨後立即將眼睛精確調節到想要的焦距。
然而科學家並不知道生物視覺系統是如何很好地評估模糊影像的。許多研究人員曾認為，大腦使用了一套推測再檢查的系統來找到答案——就像一部照相機的自動對焦系統。Burge說，基本上，照相機會改變焦距，測量影像的對比度，並重複這一過程直至擁有最大的對比度。
Burge表示：“這一探索過程是緩慢的，往往研究一開始便選錯了方向，並依賴於最大對比度等於最佳焦距的假設——而這從嚴格意義上來說是不正確的。”
在這項研究中，Geisler和Burge利用眾所周知的數學方程式形成了對人類視覺系統的電腦類比。他們向電腦提供了類似於人眼看到的自然場景的數位圖像，例如面孔、花或風景，並觀察到，儘管這些圖像的內容千變萬化，但是其中的許多特徵——銳度和模糊強度，以及細節的相對量——卻是保持不變的。
兩位元科學家隨後通過向模型中添加一套濾光片來嘗試類比人類視覺系統如何處理這些影像。研究人員在電腦類比中通過系統地改變焦距誤差來模糊這些影像，並測試濾光片的回應。他們發現，他們能夠通過在特徵檢測器中觀察到的回應模式來預測聚焦誤差的準確數量。研究人員表示，這為人類和動物的大腦如何能夠快速而準確地確定聚焦誤差而不用推測和檢查提供了一個潛在的解釋。研究人員在日前的美國《國家科學院院刊》網路版上報告了這一研究成果
科學時報 2011/10/25
相關連結
- Optimal defocus estimation in individual natural images (PNAS)
- Deciphering the Brain's Autofocus Mechanism (Science Now)
- Wilson S Geisler III (University of Texas at Austin)
- Johannes Burge (University of Texas at Austin)
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