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| 購(gòu)買(mǎi)進(jìn)口儀器、試劑和耗材——就在始于2001年的畢特博生物 m.kjhfd.cn |
研究人員如今通過(guò)一個(gè)單一的模糊影像搞清了大腦如何準(zhǔn)確地評(píng)估聚焦誤差 這是我們一直認(rèn)為理所當(dāng)然的事情：看一個(gè)或近或遠(yuǎn)的物體，并在瞬間形成注視焦點(diǎn)的能力。人類(lèi)和許多動(dòng)物的眼睛幾乎能在很短的時(shí)間里、以驚人的準(zhǔn)確性完成這一過(guò)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(jìn)了一步。 美國(guó)得克薩斯大學(xué)奧斯汀分校感知系統(tǒng)中心的心理學(xué)家Wilson Geisler和Johannes Burge如今研制出了一種簡(jiǎn)單的算法，能夠快速而準(zhǔn)確地評(píng)估從一個(gè)單一模糊的影像產(chǎn)生的聚焦誤差，他們說(shuō)這是理解生物視覺(jué)系統(tǒng)如何避免采用同數(shù)碼相機(jī)類(lèi)似的重復(fù)推測(cè)和檢查方法的關(guān)鍵所在。研究人員表示，這一發(fā)現(xiàn)有望推進(jìn)我們對(duì)于人類(lèi)如何患上近視眼的理解，或者幫助工程師改進(jìn)數(shù)碼相機(jī)。 為了清晰地觀看事物，對(duì)模糊的影像進(jìn)行準(zhǔn)確的評(píng)估是至關(guān)重要的。Geisler解釋說(shuō)，人類(lèi)和動(dòng)物能夠本能地提取模糊影像的關(guān)鍵特征，利用這些信息確定它們與物體的距離，隨后立即將眼睛精確調(diào)節(jié)到想要的焦距。 然而科學(xué)家并不知道生物視覺(jué)系統(tǒng)是如何很好地評(píng)估模糊影像的。許多研究人員曾認(rèn)為，大腦使用了一套推測(cè)再檢查的系統(tǒng)來(lái)找到答案——就像一部照相機(jī)的自動(dòng)對(duì)焦系統(tǒng)。Burge說(shuō)，基本上，照相機(jī)會(huì)改變焦距，測(cè)量影像的對(duì)比度，并重復(fù)這一過(guò)程直至擁有最大的對(duì)比度。 Burge表示：“這一探索過(guò)程是緩慢的，往往研究一開(kāi)始便選錯(cuò)了方向，并依賴(lài)于最大對(duì)比度等于最佳焦距的假設(shè)——而這從嚴(yán)格意義上來(lái)說(shuō)是不正確的。” 在這項(xiàng)研究中，Geisler和Burge利用眾所周知的數(shù)學(xué)方程式形成了對(duì)人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)模擬。他們向計(jì)算機(jī)提供了類(lèi)似于人眼看到的自然場(chǎng)景的數(shù)字圖像，例如面孔、花或風(fēng)景，并觀察到，盡管這些圖像的內(nèi)容千變?nèi)f化，但是其中的許多特征——銳度和模糊強(qiáng)度，以及細(xì)節(jié)的相對(duì)量——卻是保持不變的。 兩位科學(xué)家隨后通過(guò)向模型中添加一套濾光片來(lái)嘗試模擬人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)如何處理這些影像。研究人員在計(jì)算機(jī)模擬中通過(guò)系統(tǒng)地改變焦距誤差來(lái)模糊這些影像，并測(cè)試濾光片的響應(yīng)。他們發(fā)現(xiàn)，他們能夠通過(guò)在特征檢測(cè)器中觀察到的響應(yīng)模式來(lái)預(yù)測(cè)聚焦誤差的準(zhǔn)確數(shù)量。研究人員表示，這為人類(lèi)和動(dòng)物的大腦如何能夠快速而準(zhǔn)確地確定聚焦誤差而不用推測(cè)和檢查提供了一個(gè)潛在的解釋。研究人員在日前的美國(guó)《國(guó)家科學(xué)院院刊》網(wǎng)絡(luò)版上報(bào)告了這一研究成果。 |
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