《视觉科学》课件

视觉科学探索视觉系统的奥秘和机制课程大纲1视觉系统基础眼球结构与神经通路2光与色彩感知色彩理论与视锥细胞功能3空间与物体识别立体视觉与形状感知应用领域第一部分：视觉系统基础眼球结构光信息的初级接收器视神经通路信息传递的高速公路大脑视觉区信息处理和解释中心视觉系统的组成眼睛光线接收与转换视神经信息传递通道大脑视觉区域信息处理中心眼球结构角膜透明前层，光线入口瞳孔调节光量的开口晶状体聚焦成像的透镜视网膜感光层，含光感受器视网膜的细胞类型视锥细胞色彩视觉，高敏锐度视杆细胞弱光视觉，无色彩识别双极细胞信号中继与整合节细胞信息输出至大脑视神经通路视交叉部分神经纤维交叉至对侧外侧膝状体丘脑中继站，信息整合视辐射通向视皮层的神经纤维束大脑视觉区域1初级视皮层（V1）边缘检测，方向选择性2V2区域形状轮廓，颜色处理3V3区域动态信息，深度感知4V4区域复杂形状，色彩恒常性5V5/MT区域运动方向与速度分析视觉信息处理的并行通路背侧通路"在哪里"通路空间位置和运动处理延伸至顶叶腹侧通路"是什么"通路物体识别和特征分析延伸至颞叶第二部分：光的感知300K光子每秒能被人眼检测的最小光量400-700纳米人眼可见光波长范围10^14倍人眼可处理的亮度范围光的物理特性波长决定色彩的特性强度决定亮度的特性色温光源冷暖色调特性人眼对光的感知范围1可见光谱波长400-700纳米2亮度范围星光到阳光，动态范围广3波长敏感度黄绿光（555nm）敏感度最高光适应和暗适应时间（分钟）光适应敏感度暗适应敏感度第三部分：色彩视觉色彩理论三原色理论红绿蓝感光细胞颜色由三种类型视锥细胞编码提出者：托马斯·杨和赫尔曼·冯·亥姆霍兹对立色理论红-绿，蓝-黄，黑-白对立视网膜和大脑中的色彩对立编码提出者：埃瓦尔德·赫林色觉细胞S型（蓝）视锥细胞对短波长（420nm）敏感M型（绿）视锥细胞对中波长（530nm）敏感L型（红）视锥细胞对长波长（560nm）敏感色彩混合加色混合红+绿+蓝=白色光源混合原理减色混合青+品红+黄=黑色颜料混合原理中间色红+绿=黄红+蓝=品红色彩恒常性定义不同光照下颜色感知保持稳定机制大脑自动调整颜色感知实例白纸在烛光下仍视为白色色盲和色弱类型影响细胞症状红色盲L型视锥缺失红色感知减弱绿色盲M型视锥缺失绿色感知减弱蓝色盲S型视锥缺失蓝色感知减弱全色盲所有视锥缺失无色彩感知第四部分：空间视觉立体视觉双眼协作产生深度感视觉敏锐度分辨细节的能力运动感知追踪移动物体的能力视觉敏锐度定义分辨两点为分离的最小距离中央凹敏锐度最高测量方法斯内伦视力表朗道C环对数视力表对比敏感度空间频率（周期/度）对比敏感度空间频率通道1高频通道细节处理2中频通道形态识别3低频通道轮廓感知立体视觉双眼视差两眼图像差异产生深度感单眼深度线索遮挡、透视、纹理梯度神经整合视皮层中融合双眼信息运动视觉运动检测感知物体位置变化方向感知确定物体移动路径速度感知判断物体移动快慢运动整合形成连贯运动感知第五部分：形状和物体识别特征提取边缘、角点、纹理分析形状整合组合特征形成整体物体匹配与记忆中存储模板比对语义理解赋予物体意义和功能轮廓检测特征整合理论基本特征颜色、方向、大小等自动并行处理特征绑定整合多个特征需要注意资源连接错误注意不足导致特征混搭如颜色与形状错配物体识别的神经机制V1-V2区域简单特征提取V4区域中等复杂度特征整合下颞叶皮层复杂物体表征前额叶皮层物体语义理解视觉注意自下而上的注意刺激驱动显著性特征自动吸引注意如突然移动、强对比度自上而下的注意目标驱动基于任务需求主动分配注意如寻找特定物体第六部分：视觉发展和可塑性早期发展基本视觉功能形成关键期视觉系统塑造的敏感期成熟稳定视觉功能完善但可塑性降低视觉系统的发育视敏度色觉发展弱视类型屈光不正性、斜视性、形觉剥夺性病因视觉剥夺或异常双眼相互作用治疗遮盖疗法、视知觉训练、药物治疗视觉重建神经可塑性神经回路重组能力康复训练视觉功能恢复练习辅助技术视觉替代设备应用药物干预促进神经可塑性的药物第七部分：视觉与其他感官的整合视觉空间信息主导听觉时间信息精确触觉物体质感感知嗅觉情绪联结强烈多感官整合视听整合语音理解增强麦格克效应视触整合物体操作精确性橡胶手错觉视前庭整合平衡与空间定向自我运动感知跨感官知觉字形-颜色联觉字母或数字诱发颜色感知声音-颜色联觉音乐诱发颜色体验序列-空间联觉数字或日期在空间定位第八部分：视觉错觉几何错觉尺寸和形状的误判运动错觉静止图像产生动感颜色错觉色彩感知的扭曲几何错觉缪勒-莱尔错觉箭头影响长度感知同长线段因箭头方向看似不同长庞佐错觉透视线索影响判断同长线段在透视环境中看似不同长运动错觉颜色错觉同时对比效应周围颜色影响中心颜色感知色彩后效应凝视彩色图像后产生互补色残像霓虹色扩散色彩似乎溢出到周围区域错觉的神经机制1高级解释经验和预期影响中级加工特征整合与群组化初级感知视网膜与初级视皮层处理第九部分：计算机视觉1960s起源年代计算机视觉研究开始2012突破年份深度学习革命性进展95%+精确度现代系统物体识别率计算机视觉简介定义赋予计算机理解视觉世界的能力领域人工智能的分支学科应用自动驾驶、医学影像、安防监控图像处理基础预处理降噪、增强对比度滤波提取频率特征边缘检测识别物体轮廓分割区分图像不同区域机器学习在视觉中的应用特征提取获取图像关键信息特征表示转换为数学描述模型训练从样本中学习规律分类识别应用模型预测结果深度学习与视觉卷积神经网络多层结构自动提取特征目标检测定位与识别物体实时处理能力图像分割像素级分类精细场景理解计算机视觉与人类视觉的比较相似之处分层处理结构特征提取机制上下文信息利用差异泛化能力能量效率学习数据量需求第十部分：视觉科学的应用医学应用疾病诊断与治疗技术应用人机交互与虚拟现实设计应用艺术创作与产品开发社会应用交通安全与公共设施医学应用眼科诊断视网膜扫描与眼底检查视觉康复弱视训练与低视力辅助手术技术激光视力矫正与白内障治疗人机交互艺术与设计错觉艺术利用视觉原理创造艺术效果视觉层次引导注意力和信息流色彩和谐创造平衡与情感效果视觉营销交通安全视觉感知驾驶员反应时间与距离判断标志设计高可视性与快速识别照明系统减少眩光与增强对比度第十一部分：视觉科学的前沿研究1视觉修复技术生物电子眼与脑机接口视觉增强超越自然视觉能力的技术3视觉意识研究探索视觉感知与意识关系人工视觉系统模拟并超越人类视觉能力神经义肢视网膜植入物电极阵列刺激视网膜细胞为视网膜退化患者提供视觉脑-机接口直接刺激视皮层绕过眼球和视神经损伤视觉计算模型贝叶斯模型视觉为概率推断过程整合先验知识与感知证据预测编码大脑预测视觉输入只处理预测误差信号深度学习模型多层次特征提取类脑层级处理结构视觉意识研究双眼竞争意识交替感知的经典现象视觉