研究目的
通过一种将亮度梯度与非梯度分离的计算方法，研究大脑如何在黑白图像中区分反射率与照明。
研究成果
所提出的计算模型成功地将真实世界图像中的亮度梯度和非梯度区域分离，为视觉系统如何区分反射率和光照提供了合理的机制。该模型还预测了由这一分离过程导致的包含亮度梯度的视觉错觉。
研究不足
该模型将反射率与光照分离的方法在某些情况下可能失效，例如具有锐利边界的阴影。它也无法根据梯度来源（如明暗处理、曲率、阴影）对检测到的梯度进行分类。
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亮度梯度与非梯度作为区分无彩色图像中反射率与光照的线索：一种计算方法
DOI：10.1016/j.neunet.2018.11.001
期刊：Neural Networks
出版年份：2019
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
大脑通过到达视网膜的亮度模式来分析视觉世界。从严格意义上说，（视网膜所测量的）亮度是照明与反射率的乘积。虽然照明条件高度多变，但反射率是表征每个物体表面的物理属性。由于记忆容量的限制，在物体识别发生之前，视觉系统抑制照明模式似乎是合理的。由于反射率与照明的多种组合都可能产生相同的亮度值，因此确定物体表面的正确反射率值是一个不适定问题，而大脑如何解决这一问题仍是未解之谜。本文提出一种计算方法：首先从无彩色现实图像中分别学习针对亮度缓慢变化和快速变化的滤波核（"感受野"）。区分亮度梯度（缓慢变化）与非梯度（快速变化）有助于约束上述不适定问题。该方法的第二阶段成功实现了从现实图像中分离亮度梯度与非梯度。此外，我们的方法预测：包含亮度梯度的视觉错觉（如阿德尔森棋盘阴影错觉或光栅诱导效应）可能是这种分离过程的产物。
作者：
Alejandro Lerer，Hans Supèr，Matthias S. Keil
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