自然图像效率编码

效率编码理论认为经过漫长历史进化,大脑感知系统有效地适应了自然环境.自然图像统计规律计算建模对视觉信息处理机理的理解大有裨益.本文简要回顾近期视觉系统对自然图像效率编码的最新进展.     

关于现代超声诊断仪中所采用的一些技术(二)

三、伪彩色编码在B型超声成像中的彩色显示和灰阶显示的不同点,仅仅在于信号的最后编码采用彩色编码代替灰阶编码。因此,B型彩色成像从理论上讲并不比灰阶显示产生任何新的信息,当然也不丢失任何信息。人眼中视觉信息的产生是在具有少量的杆状细胞和大量的锥状细胞的视细胞层上。杆状细胞感知亮度信息,锥状细胞感知色度信息。由彩色电视原理可知亮度信号频带较宽,色差信号频带较窄。人眼对目标的空间分辨力黑白强于彩色,但在敏感性上,彩色     

区域旅游形象构建与景观规划--以临海市为例

区域旅游形象的构建包括旅游感知引导和区域景观规划两个方面,区域景观是旅游感知的基础,旅游感知则可以对区域景观的建设进行修正。区域景观规划需要分析区域的自然、社会、经济和历史背景,尤其是旅游资源的特色。本文应用景观生态学的原理和空间分析方法,进行区域内视觉体系的景观规划和构建,尤其是在区域内合适的地点建立相应的景观,并以浙江省临海市为案例,进行理论的实践研究。     

一种感知视觉运动信息的简化脑模型

视觉运动信息的感知过程,包括从局域运动检测到对模式整体运动的感知过程.我们以蝇视觉系统的图形-背景相对运动分辨的神经回路网络为基本框架,采用初级运动检测器的六角形阵列作为输入层,构造了一种感知视觉运动信息的简化脑模型,模拟了运动信息应该神经计算模型各个层次上的处理.该模型对差分行为实验结果作出了正确预测.本文并对空间生理整合的神经机制作了讨论.     

内容和运动方向感知计算模型

对视野中的物体及运动方向进行感知是视觉感知的基本问题之一,较高级视皮层从V1区的简单细胞开始分为两个通路：“What通路”和“Where通路”．前者对物体的形状、颜色、纹理等内容感知,后者对空间运动速度和方向等感知．本文利用仿脑视觉信息处理计算结构,研究视觉内容和运动方向上的感知计算模型、计算机理和学习算法．该计算模型是一个三层的神经网络,第一层是视觉信号输入层,用于接收外界图像刺激．第二层是神经信息内部表象层,与第一层的网络联结是通过神经元稀疏表象原理自适应形成神经元的感受野．为此,引入Kullback_Leibler散度描述神经元响应的独立性,极小化该代价函数导出网络联结权值的学习算法．从自然图像块中学习得到图像基函数,这些基函数具有局部性、朝向性和带通滤波性．这些性质与生理实验结果中的V1区简单细胞感受野特征相吻合．将这些基函数作为神经元的感受野,并在第三层对较高级视皮层的内容感知和运动感知神经元进行建模．在理想刺激中加入一定量的噪声后,该模型对内容和运动方向的感知仍有较高的准确率和较好的鲁棒性．最后给出的实验仿真结果说明模型的可行性和学习算法的简单有效性．     

视觉交变现象的神经动力学方程解释

视觉交变现象是视觉感知研究中一个有趣而至今尚未得到圆满解释的问题。多数学者认为交变感知的出现是由于图形-背景之间的交替。Dodcoell认为,象Necker立方体、Schroder梯子、Mach书和蜂窝图之类交变图产生的交变感知,是由于视觉系统中“边”或“线”之类特征检察器疲劳(衰退)引起的。而Vickers认为交变现象是视觉系统中对图形-背景的一种决策过程。本文从神经动力学方程出发,构造一个理论模型,解释视觉感知中的交变现象。设视觉系统由三层不同功能的神经细胞组     

视网膜周边视野人工成像研究

目的 对于中心视力受损的人群，新型人工视觉系统可以将简化后的图像投射到视网膜上黄斑区以外的区域，从而帮助他们利用周边视觉感知信息。本文探究周边视野的感知特征，为植入式光学人工视觉系统的图形编码设计提供依据。方法 设计了探索周边视野感知特征的实验环境，向被试施加符号、数字、汉字的图案刺激，并控制刺激的大小、颜色组合、偏离角度、运动情况。用图形化的方法分析感知能力与各变量的关系。结果 周边视野的感知能力随偏离角度增大而下降，其趋势分为两个阶段，且受颜色组合、大小的影响明显。结论 研究结果提供了感知识别率较高的变量组合，为人工视觉系统的光学投影、眼内光学植入装置、特殊通信彩色符号编码开发等“人机结合”新技术提供重要的实验依据。     

特征捆绑的计算模型

特征捆绑问题一直是认知科学和神经科学中的一个重要问题．本文通过将噪声神经元模型的思想、贝叶斯方法和脉冲神经网络模型相结合,并引入竞争机制,提出了一个特征捆绑的计算模型．Bayesian Linking Field模型,对视感知中的特征捆绑问题进行研究．实验证明本研究的模型很好地完成了视觉感知中特征捆绑的任务,并给感知研究带来了新的思路．     

生物学教学中开发学生视觉--空间智能的策略

加德纳提出的多元智能理论是关于人类认知范畴最完整的论述。其中的视觉——空间智能指感受、辨别、记忆和改变物体的空间关系并借此表达思想和情感的能力,对于发展学生的形象思维和实现左右半脑的协调发展具有极其重要的作用。主要探讨如何将多元智能中的视觉——空间智能融入生物学教学当中,让学生发展自己视觉——空间智能．以期在完善学生知识结构的同时,提高其观察和解决实际问题的能力。     

小鼠对不同拓扑性质图形的识别

视觉感知的一系列研究都支持大范围拓扑感知的理论．拓扑性质作为整体性质,是视觉感知的基础．视觉对图形拓扑特征差异的感知要优先于对局部特征差异的感知．采用Y迷宫研究了小鼠对不同拓扑性质图形的识别．训练小鼠学习识别圆环和实心矩形这一对拓扑性质不同的图形,之后用拓扑特征相同或不同的其他图形测试小鼠,这些图形包括空心矩形、实心圆、缺口的圆环、缺口的空心矩形．实验结果表明,学会识别圆环(奖励)和实心矩形(无奖励)的小鼠无法区分实心圆和实心矩形以及圆环和空心矩形,但是能够分别从缺口圆环、缺口的空心矩形、实心圆与空心矩形组成的图形对中识别出空心矩形．因此证实了小鼠的视觉系统能够感知拓扑特征的差异并且具有对拓扑性质的概括能力．结果为拓扑知觉对视觉系统来说是基本的这一假设提供了证据．     

哺乳动物大脑中空间定位与路径整合的神经机制

近一百年来,对大脑功能的研究不断探索着神经系统编码与解码的原则,感知、识别、定位、运动控制、抉择等方面的编码原则逐层被解读。自1971年位置细胞被发现以来,以学者John O'Keefe为代表的神经科学家们在空间定位与路径整合方面,进行了大量的代表性研究。不同类型的神经细胞陆续被发现,其编码的神经网络机制也日渐清晰。同时,由于近年无人系统的蓬勃发展,工程领域对良好的空间算法也产生了强烈的渴求。在本综述中,我们梳理了当前神经科学领域在空间定位方面的研究进展,并探讨了应用人工神经网络所取得的最新相关理论成果。在可预见的未来,神经科学实验研究与人工神经网络模型研究将会互相促进、迭代进步,而这种循环发展模式也必将为神经科学及工程领域做出更大的贡献。     

基于景感生态学的城市生态空间服务提升研究——以北京市顺义区为例

景感生态学思想融合自然要素、物理感知、心理认知等方面,并服务于土地利用与建设。北京市在迈向建设国际一流的和谐宜居之都目标过程中,极为重视城市居民对城市生态空间的感知和互动,充分体现了将城市生态空间与人居环境质量和心理健康耦合分析的景感生态学的理念。从结合景感生态学中景感营造的思想和顺义区生态规划实践的角度出发,分析了顺义区生态空间景观格局和视觉空间格局。结果表明,顺义区的森林、草地、湿地等斑块相对比较破碎,中心城区的森林、绿地较少;顺义区具有中等以下绿视率的路段长度占比近60%,中等以上水平尤其是较高水平绿视率的路段较少,具有较大的通过景感营造提升生态服务的空间。进而以提升顺义区的城市生态空间服务为目标,总结出了生态空间景观格局优化、视觉空间格局优化、生态空间科学规划及管控、生态系统服务综合提升4个核心愿景,并基于这4个愿景提出了针对性的景感营造措施。     

自身运动感知中视觉-前庭整合的研究进展

日常生活中,机体利用自己的感官,以不同的感觉通路(视觉、听觉、味觉、嗅觉、触觉、前庭觉和本体觉等)获取环境中的信息以及自身相对于环境的信息,输入大脑进行加工处理,并作出反应。这些不同模态的感觉输入信息在大脑中存在跨模态(cross-modal,如视觉和听觉、听觉和嗅觉,甚至跨越三种或更多感觉模态信息)相互整合,从而对动物的感知、运动、学习记忆和决策等起着非常重要的作用。在过去的十几年里,多感觉整合研究领域吸引了一批学科交叉的科学研究人员,极大地推进了这一研究领域的发展。本文着重介绍自身运动感知过程中视觉和前庭信息整合机制的研究进展,分别从多感觉整合发生的脑区、神经元对多感觉信息的编码特性以及神经元活动与行为的关系三个方面进行综述,并对未来的研究方向进行展望。     

基于深度学习街景影像解译和景感生态学的视域环境定量解读

城市物理环境带给居民丰富而生动的视觉意象，目前许多文献结果表明其宜人性与公共福祉以及健康状况息息相关。景感生态为探究城市物理环境与居民感知信息之间的联系提供了指导依据，通过人本尺度的定量手段解读城市环境中视觉、听觉和味觉等多维度感知信息。秉承景感生态学的基本原理，引入一种结合街景大数据和深度学习的城市环境量化手段，以北京市六环范围为例，将景感视率作为测度对人本视角下的城市环境展开定量解读。在全面把控多维景感要素的同时，旨在实现以人为本的城市物理环境优化设计，从而满足人们对生活品质提升的实际需求。实验结果显示：（1）从视觉感受的宏观表现来看，北京四环路范围内建成环境的"闭合感"较强，而对绿植的感知程度相对偏弱，因而需要开展存量环境设计并优化视域界面结构；（2）以景感视率作为特征值进行聚类得出3类主导空间（绿色空间、灰色空间和蓝色空间），可针对灰色空间着重部署垂直绿化资源，提高城市视觉绿化的可感知性，从而营造舒适宜人的绿色氛围、促进公众身心健康；（3）为景感生态学提供了基于大数据思维的数据集和定量方法补充。综上，以街景影像和景感生态视角对北京市中心城区的视域环境展开定量分析，采用了先进的深度学习框架（Detectron2）并结合经典的机器学习方法（K-Means）对人本视域内多维景感要素的空间分布特征进行解读。借助景感生态规划可以有针对性的改善城市视域界面的感知质量，提升智能管理水平，帮助城市规划设计人员和管理者从人本视角提升城市公共环境品质和风貌。     

昆虫视觉系统平行加工通道研究

许多飞行的昆虫能够借助它们的视觉发现、跟踪、识别、捕获对它们有意义的目标,有些昆虫例如蜜蜂、蝴蝶、蜻蜓等与高等的动物一样,它们也具有空间视觉、运动视觉和颜色视觉,这些视觉信息是如何进行加工的,其加工通道之间的相互关系如何,阐明这些问题对解释视知觉的形成是很重要的.由于昆虫神经系统比人和哺乳动物神经系统简单得多,其神经元的数量亦少得多,因此我们选择了以昆虫的视觉系统为模型系统对此问题进行研究.本文把1986年以来我们对此问题开展行为分析和神经生理学研究所取得的结果以及与此有关的工作综述如下.     

视网膜神经节细胞的信息编码特性

在脊椎动物的视觉系统中,信息的初级处理发生在视网膜。视网膜神经节细胞是视网膜唯一的输出神经元,在不同视觉刺激条件下会表现出不同的放电活动模式。研究表明视网膜神经节细胞可以利用多种编码方式,包括频率编码、时间结构编码以及群体协同编码等,有效地编码外界刺激。另外,大千世界的视觉场景变化几乎是无限的,长期的进化赋予了视网膜良好的适应能力,以实现通过有限的神经元活动对无限变化的视觉场景的编码。本文回顾了近年来关于视网膜神经节细胞编码方式和适应特性的相关研究,对多种编码方式在不同刺激下的动态改变、适应特性及生理功能进行讨论。     

人类视觉系统超视锐度现象的神经网络数学模型研究

超视锐度是人们熟知的奇特现象,虽然许多视觉研究领域中的专家们对此做了大量的研究,但视觉系统究竟是如何提取超视锐度信息的却仍然是个未解决的问题.本文用简单细胞广义Gabor函数为基本功能单元,以Marr提出的计算理论为框架,建立了一个感受野重叠的,具有比较运算性质的、可解释超视锐度现象的神经网络数学模型.它在空间比较,真实运动和似动三方面较好地描述了已有的一些有关超视锐度现象的心理物理实验结果.     

延展与解蔽—基于时空体验的景观与建筑的内外交互

基于时空关系与体验,探讨了景观与建筑的交接空间。对其建构方式与体验感知方式进行研究。基于戴维·哈维（David Harvey）的“时空压缩”以及希格弗莱德·吉迪恩（Sigfried Giedion）的“空间时间”理论,通过诠释“厚性”的概念,分析了景观与建筑空间交接的2种基本出发点：基于时空拉伸的“延展”,以及基于时空压缩的“解蔽”;通过案例研究,对其不同的空间组织方法与空间界定材料的使用方式进行解读,并论述与此对应的2种空间感知过程：“可推导性”与“瞬时生成性”;通过分析4个现当代景观实践案例,对景观设计在空间“内外交互”建构中所发挥的主动性与使用方法进行综合研究。最后,对时空建构的基本方法、综合使用等方面进行应用层面的分类与总结。     

视觉注意的时间结构和动态神经机制

把有限的心理和神经资源选择性地根据当前环境或任务来分配给某些而不是所有过程,是通过注意来完成的。以往的大部分有关视觉注意的研究都集中在注意是如何在空间维度和特征维度进行分配的问题上,而近来的一系列研究则从时间动态这个角度揭示了视觉注意中的一些新现象和新机制。本文将从以下四个方面综述时间这个基本维度在视觉注意中的表现、作用及其神经机制:(1)注意对外部刺激动态结构的追踪(注意动态理论),(2)注意的内秉动态特性,(3)基于时间组织的多物体加工,(4)视觉动态和经典注意现象的相互关系。我们认为,注意的时间组织和动态结构是注意中非常重要和基本的方面,对其的研究将为注意理论的一些长久以来的争论和难点提供新的角度和解决方案。本文进一步提出了视觉注意研究领域亟待探索和研究的新方向和问题。     

自涌动态神经元集群-脑的时空编码新概念

概述了关于脑的时空编码概念的演化,涉及到下面一些问题：１）皮层神经元是以放电速率还是以放电定时编码信息;２）Ｂａｒｌｏｗ的“祖母细胞”和Ｈｅｂｂ经典细胞集群面临的挑战;３）Ｍａｌｓｂｕｒｇ的脑功能的相关理论和神经活动的同步振荡;４）Ｈｏｐｆｉｅｌｄ的神经编码原理和自涌动态神经元集群新概念;５）Ｔｈｅｔａ节律,ｇａｍｍａ振荡和２００Ｈｚ锁相振荡与脑的“时间编码空间”;最后,给出了一些讨论。