视觉信息的捕获——感受野

本文主要整理自危辉教授《类脑计算》，期望通过学习视觉的生物机制，能够为后面计算机视觉的科研提供借鉴与启发

生物视觉系统可以看成一个黑箱处理器，它的输入时图像，输出是心理物理学的响应 。如同计算机视觉系统那样，人类视觉系统首先要对信号采样、量化和编码，然后作进一步的处理。信号数字化从本质上看是把信息从连续的模拟域映射到被采样和量化的数字阵列。人类视觉系统的”数字化器“就是视网膜阵列。它起的作用就是对输入的图像在时间域和空间域进行采样。

（这里真得强调《信号和系统》这门课好重要，作为计算机的学生，后面真的要好好补一下！😭)

物体在眼球中成像以后，在细胞层次上对信号做处理的是神经节细胞。它所完成的处理与视网膜上的感光细胞在空间上是如何以所谓”感受野“形式组织起来有关。信息的处理首先依托于信息的捕获机制。

感受野是指当视网膜上某一特定区域受到光刺激时，引起视觉通路较高层次上单一神经纤维或单一神经细胞的电反应，这个区域便是该神经纤维或细胞的感受野。在视觉通路不同层次上的单个细胞都有一定的感受野。

同心圆拮抗式的经典感受野

空间整合特性：处理图像区域亮度对比信息、提取图像的边缘信息。相当于高频滤波器

非经典感受野

非经典感受野是在经典感受野之外的一个大范围区域，单独刺激该区域并不能直接引起细胞的反应，但对经典感受野内刺激所引起的反应有调制作用。相当于低频滤波器。

视网膜神经节细胞的非经典感受野主要是去抑制性的，因此可以在一定程度上弥补由经典感受野所造成的低空间频率信息的损失，在保持边界增强功能的同时，传递图像的区域亮度梯度信息，显示大面积表面上亮度的缓慢变化。