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三維制作-----深度知覺與各類立體圖製作方法

深度知覺與各類立體圖製作方法

 

雙眼視覺(Binocular vision)

上述所提到的各類線索中,像差線索恐怕是最晚受到科學(xué)家注意的線索,因?yàn)樽怨乓詠矶紡?qiáng)調(diào)以單眼可以辨識(shí)出來的深度線索為作畫依據(jù),而且在日常生活中,獨(dú)眼龍仍然能夠?qū)?成以上的深度判斷事件作出正確反應(yīng),因此雙眼像差的重要性便不易凸顯。然而,從歐幾里德、亞里斯多德起就已經(jīng)注意到,吾人的兩隻眼睛所看到的影像不完全相同,但是我們?cè)谌粘I钪袔缀醪辉惺艿诫p重影像(double images,或稱diplopia)的存在。到底吾人的視覺系統(tǒng)如何把不同網(wǎng)膜影像聚合成單一的視覺經(jīng)驗(yàn)?這一系列的研究也突顯了本書第一章所提到的知覺議題—知覺的形成必經(jīng)過神經(jīng)系統(tǒng)的主動(dòng)運(yùn)作的重要性。以下將簡(jiǎn)述這方面研究的成果。

一般說來,只要是有兩隻眼睛的動(dòng)物,都會(huì)有所謂的雙眼視覺,亦即兩隻眼睛的訊息必定要在大腦中做一個(gè)整合。但是此處要談的雙眼視覺,特別是指像人類一般,由兩隻眼睛大量交疊(overlap)的視野中,抽取出深度訊息這件事?,F(xiàn)在我們已經(jīng)知道,人類同時(shí)擁有兩隻眼睛的目的不只是抽取深度訊息而已,兩隻眼睛的運(yùn)用也提供更好的空間解析度,有利於各種視覺作業(yè)的偵測(cè)與區(qū)辨。在談到雙眼像差如何引發(fā)深度感之前,先讓我們來看看兩眼網(wǎng)膜影像的對(duì)應(yīng)關(guān)係。

如果將兩眼網(wǎng)膜的中央小窩區(qū)重疊,左眼網(wǎng)膜顳側(cè)與右眼網(wǎng)膜顳側(cè)對(duì)齊、鼻側(cè)與鼻側(cè)對(duì)齊,則兩張網(wǎng)膜重疊的位置點(diǎn)就被稱為對(duì)應(yīng)點(diǎn)(corresponding point),如圖1所示。圖1也標(biāo)明了兩眼凝視的位置,f,此時(shí)f點(diǎn)必分別落在兩眼fovea區(qū)域內(nèi),即圖中標(biāo)出的F位置。圖中也標(biāo)出三個(gè)兩眼對(duì)應(yīng)點(diǎn)座標(biāo)AA'、BB'與CC'。如果外界另外幾個(gè)光點(diǎn)a、b、c分別落在兩眼的對(duì)應(yīng)點(diǎn)AA'、BB'與CC',則我們稱這些點(diǎn)(a、b、c、f)都是在所謂的零像差平面(Horopter)上。吾人在觀看這一個(gè)曲面上的每一個(gè)點(diǎn)時(shí),雙眼的輻輳(convergnce)程度都一樣,亦即Horopter上的每一個(gè)光點(diǎn)都會(huì)自動(dòng)落在兩眼的對(duì)應(yīng)點(diǎn)。其實(shí),Horopter這個(gè)名稱是由Aguilonius(1546-1617)首先提出,取希臘字母「觀察者」(opter)與「邊界」(horos)的意思,但是當(dāng)時(shí)Aguilonius對(duì)horopter的定義與現(xiàn)在我們使用的定義不同(可參閱圖2 的說明),所以現(xiàn)在大多數(shù)書本已經(jīng)不記載它的來源了。

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接下來我們要談?wù)劊颤N是像差?像差怎麼計(jì)算?

當(dāng)一個(gè)物體投影在兩眼網(wǎng)膜上的影像不在對(duì)應(yīng)點(diǎn)上的時(shí)候,我們定義左眼網(wǎng)膜落點(diǎn)與左眼中央小窩的視角減去右眼網(wǎng)膜落點(diǎn)與右眼中央小窩的視角,稱之為像差,請(qǐng)參見圖4 所示。假設(shè)圖4中,a點(diǎn)所造成的像差 = D(單位為徑度、radians、arc),則D = FC - B'F'(亦即F到C的視角減去B'到F'的視角)。我們可以經(jīng)由幾何運(yùn)算估計(jì)出該像差值與兩眼瞳孔距離(e,一般人的雙眼瞳孔間的距離約為65 mm)、f到a的距離(Δd)和凝視點(diǎn)距離(g)之間的關(guān)係如下:

 

e Δd

 

D≒──────────

 

g2 + gΔd

 

當(dāng)Δd很小時(shí),上式也可化約為

 

eΔd

 

D≒───────────

 

g2

 

其中1弧度 = 57.3度= 60 x 57.3 分 = 3600 x 57.3(=206280)秒。

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假如a點(diǎn)比凝視點(diǎn)f遠(yuǎn),則稱非交叉型像差(uncrossed disparity,因?yàn)閮裳垡曒S不會(huì)在遠(yuǎn)處交叉而命名)或稱遠(yuǎn)像差;反之,當(dāng)a點(diǎn)比凝視點(diǎn)f近,則造成交叉型像差(crossed disparity,因?yàn)樵谀朁c(diǎn)之前,兩眼視軸必交叉而命名)或稱近像差。當(dāng)然,當(dāng)a點(diǎn)與f點(diǎn)重疊,則造成零像差(zero disparity)。

Sir Charles Wheatstone(1802-1875)是第一個(gè)利用像差原理作出立體鏡的人。後來 Sir David Brewster(1781-1868),也用兩個(gè)透鏡做了一個(gè)立體鏡,我們現(xiàn)在都慣稱這類透鏡式的立體鏡為Brewster's prism stereoscope。不過他們兩個(gè)是利用兩部相機(jī),模擬兩隻眼睛的距離,在左眼位置拍一張照片,右眼位置再拍一張,如此拍出兩張照片之後,再用立體鏡,左右眼分別同時(shí)觀看。這類立體圖在雙眼融合前後形狀都一樣,只有深度的生動(dòng)感不同,如圖5所示。

有趣的是,1854年,一個(gè)默默無聞、沒受過多少教育的商人George Swan Nottag在倫敦成立了第一個(gè)立體鏡公司之後,四年光景就賣出超過一百萬個(gè)立體鏡與各式漂亮的立體圖,而瞬間成了頗有財(cái)富名聲的人。也許讀者看到這兒,會(huì)覺得原來這些基礎(chǔ)的知覺原理也潛藏著許多商機(jī),不是嘛?這個(gè)關(guān)於立體圖原理的商機(jī)到目前仍然方興未艾,除了立體鏡外,目前也用在虛擬實(shí)境(virtual reality)遊戲與機(jī)器視覺辨識(shí)上。

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像差深度的生理基礎(chǔ)

當(dāng)時(shí)(十九世紀(jì)末)的科學(xué)家,包括von Helmholtz,咸認(rèn)為這類像差引起的立體視覺應(yīng)該是非常高層次的認(rèn)知運(yùn)作(high-level cognitive process)造成,亦即從雙眼不同影像內(nèi)容整合出統(tǒng)一視覺世界(unified visual world)的活動(dòng),是一種心智活動(dòng)(mental act),它絕對(duì)不是簡(jiǎn)單的、早期視覺輸入管道的影像訊息重疊而已。Ramon y Cajal(1911)則提議,腦中應(yīng)該具有一種可以整合兩眼對(duì)應(yīng)點(diǎn)訊息的細(xì)胞,這類細(xì)胞被他稱做等動(dòng)態(tài)細(xì)胞(isodynamic cell)。

其實(shí),在更早的時(shí)候,就有人提出Cyclopean eye 這個(gè)名詞,用來指涉雙眼訊息匯聚之處。Cyclopean eye這個(gè)詞彙,因?yàn)槊總€(gè)用它的人都指涉不同的意義,所以我們有必要在此對(duì)它做一些詳細(xì)的介紹。原本Cyclops是指荷馬(Homer)史詩奧迪賽(Odyssey)故事中的單眼巨獸,用來敘述一個(gè)出生就只有一隻眼睛的怪物。不過十六世紀(jì)時(shí)的生理學(xué)家Galen則是把Cyclopean eye 認(rèn)為是視交叉(optic chiasma)位置的眼睛,亦即在該處兩眼影像會(huì)融合成一個(gè)影像。Von Helmholtz則使用Cyclopean eye來指涉視覺系統(tǒng)中,以頭為中心的(head-centric)方向判斷中樞,頭轉(zhuǎn)向哪兒,此眼就面向哪兒。實(shí)際上兩眼的視向並不一定如此!但是大腦仍不會(huì)產(chǎn)生兩個(gè)視向(direction)的感覺,而是一個(gè)視向的統(tǒng)整感覺,因此這個(gè)中樞也必是兩眼訊息匯聚之處。Julesz則用Cyclopean eye泛指一切需要整合兩眼訊息才能獲得知覺結(jié)果的歷程,用來與單眼的網(wǎng)膜處理歷程(retinal processing)互相對(duì)照。在本書中甚至嚴(yán)格定義:?jiǎn)斡靡浑b眼睛不能獲得,而必須使用雙眼才能獲得的影像特徵稱為Cyclopean stimulus。

後來,Hubel與Wiesel(1959,1962)直接在貓的視皮質(zhì)區(qū)內(nèi)找到雙眼敏感細(xì)胞(binocular cell)。這類細(xì)胞具有在左右兩眼上,相同位置、相同形狀的R.F.(請(qǐng)見圖6)。Barlow,Blakemore與Pettigrew(1967)、Pettigrew,Nikara與Bishop(1968)等人遵循Hubel、Wiesel的電生理測(cè)量方法,也相繼在眼肌被麻醉了的貓的視皮質(zhì)區(qū)找到,對(duì)兩眼不同位置(即不同像差)反應(yīng)的細(xì)胞,被稱為像差敏感細(xì)胞(disparity cell或disparity detectors)。這些像差敏感細(xì)胞基本上可分為三種類型:一類對(duì)零像差敏感,稱為零像差敏感細(xì)胞(tuned excitatory cell);一類對(duì)近像差敏感,稱為近細(xì)胞(near cell);一類對(duì)遠(yuǎn)像差敏感,稱為遠(yuǎn)細(xì)胞(far cell)。零像差敏感細(xì)胞對(duì)左右眼來的訊息並沒有特別強(qiáng)的反應(yīng)偏好,只要刺激到左右網(wǎng)膜上的對(duì)應(yīng)點(diǎn),便會(huì)引起零像差細(xì)胞反應(yīng)。但是遠(yuǎn)細(xì)胞與近細(xì)胞就有強(qiáng)烈的左眼反應(yīng)偏好或右眼反應(yīng)偏好(又稱為ocular dominance)。

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這些像差敏感細(xì)胞大約分佈在貓視皮質(zhì)區(qū)的17(雙眼敏感細(xì)胞約佔(zhàn)70%)、18、19(雙眼敏感細(xì)胞約佔(zhàn)34%)區(qū)(Guillemot et al.,1993)。也在貓皮質(zhì)下的上丘(superior colliculus)(Berman,1975)與opossum區(qū)域(Dias,1991)看得到像差敏感細(xì)胞的蹤跡。

這樣的像差敏感細(xì)胞不只是在貓身上找到,也在猴子身上找到(Hubel與Wiesel,1970;Poggio與Fischer,1977)。但是Hubel與Wiesel(1970)當(dāng)時(shí)並沒有在V1區(qū)找到像差敏感細(xì)胞,只在V2區(qū)找到。後來的研究者已經(jīng)陸續(xù)在V1(Poggio,1984;Hubel)、V3(Felleman與Van Essen),甚至MT區(qū)(Maunsell與Van Essen,1983)內(nèi)找到像差敏感細(xì)胞。這些像差敏感細(xì)胞的反應(yīng)型態(tài)大約可區(qū)分出六類型,如圖7所示。

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這麼多皮質(zhì)區(qū)都有像差敏感細(xì)胞,但是我們?nèi)詿o法直接說,這些像差敏感細(xì)胞就是負(fù)責(zé)產(chǎn)生像差立體感的關(guān)鍵細(xì)胞,直到Blake與Hirsch(1975)做了貓的雙眼視覺剝奪實(shí)驗(yàn),才證實(shí)上述這些像差敏感細(xì)胞的確與深度知覺感受有直接關(guān)係。因?yàn)橐簧聛砭捅淮魃蠁窝垩壅值呢垼ㄟ@個(gè)眼罩每天都會(huì)左右眼對(duì)換),從來也不曾用雙眼同時(shí)對(duì)焦的注視物體,導(dǎo)致皮質(zhì)區(qū)的雙眼敏感細(xì)胞無法激發(fā)、生長(zhǎng),而找不到這些雙眼敏感細(xì)胞。反之,有正常雙眼立體感的貓,就可以找到這些雙眼敏感細(xì)胞。

但是誠(chéng)如D.Marr所說的,對(duì)於每一個(gè)單一細(xì)胞的像差敏感反應(yīng)我們都清清楚楚了,但是我們?nèi)匀粺o法做出一個(gè)機(jī)器人能夠像人一般,看出立體圖來。關(guān)鍵在於,我們不知道神經(jīng)細(xì)胞之間如何傳遞、組織、計(jì)算這些訊息。以下我們將介紹Julesz 的隨機(jī)點(diǎn)立體圖與雙釘錯(cuò)覺(double-nail illusion)現(xiàn)象,藉以了解神經(jīng)計(jì)算在深度知覺運(yùn)作上的重要性。

立體圖的製作

Bela Julesz(1960)是第一個(gè)以隨機(jī)黑白亂點(diǎn)製作出有立體感錯(cuò)覺的人,這種圖在雙眼融合(fusion)之前看不到任何深度平面或有意義形狀,但是雙眼融合之後便可形成有意義、各類深度平面與形狀,我們慣稱這一類圖形為隨機(jī)點(diǎn)立體圖(random-dot stereogram,以下簡(jiǎn)稱RDS),請(qǐng)讀者參看圖8。

這種圖形的製作方式很簡(jiǎn)單,只要將兩張一模一樣的隨機(jī)點(diǎn)圖中的其中一張,圈選一個(gè)範(fàn)圍的隨機(jī)點(diǎn),將之做水平位移後,即算完成。我們以下圖8的0、1矩陣圖形表示隨機(jī)點(diǎn)(0表示黑點(diǎn),1表示白點(diǎn)),中央黑色粗體的數(shù)字區(qū)域即表示圈選的範(fàn)圍,注意左右兩張完全相同的粗體範(fàn)圍,內(nèi)部的數(shù)字矩陣完全相同,但是在水平方向上有位移。其中X、Y表示該區(qū)域在水平位移後所遺留下來的空位,可以用另外的一些隨機(jī)點(diǎn)填入。

將這樣的程序重複兩次,一次圈選一個(gè)大方形區(qū)域,另一次圈選小方形區(qū)域(讓小方形區(qū)域在大方型區(qū)域的中心),這樣即可做出如圖8的RDS了。

1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1   1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1
0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0
1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0
0 1 1 0 1 1 0 X 1 1 1 0 1 Y 1 0 1 1 0 1 1 1
0 0 0 1 1 0 0 Y 0 0 1 0 0 X 0 1 1 0 0 0 0 1
1 1 1 0 0 0 1 Y 1 1 1 1 1 X 1 0 0 0 1 1 1 1
1 0 0 1 0 1 1 X 1 1 0 1 0 Y 0 1 0 1 1 1 1 0
1 0 1 0 1 0 0 X 0 0 0 1 0 Y 1 0 1 0 0 0 0 0
1 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0
0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1
0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1

 

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這類RDS的觀看方式為,左眼看左圖、右眼看右圖,盡量將視線聚焦於無窮遠(yuǎn)處(亦即想向自己發(fā)呆時(shí)的情景,兩眼直視前方的樣子),接下來你漸漸感覺到左右兩張圖像開始交疊(亦即所謂的雙眼融合過程),最後交疊成一張,或者你會(huì)看到三張圖,此時(shí)請(qǐng)注意中間那一張,那就是有立體感的圖像了。

對(duì)於第一次觀看這類圖形的人而言,以上觀看步驟的陳述也許還是無法讓你觀看成功,亦即你可能經(jīng)驗(yàn)到雙重影像(diplopia)的知覺結(jié)果,這可能是因?yàn)槟氵€不習(xí)慣在如此情境下,調(diào)整自己眼球的視線焦距所致,沒關(guān)係,還有其他觀看的方式。圖9將左右兩張隨機(jī)點(diǎn)圖合併成一張,但是左眼圖中所有的白點(diǎn)轉(zhuǎn)換為綠色點(diǎn),右眼圖中的白點(diǎn)轉(zhuǎn)換成紅色點(diǎn),就疊成一張所謂的紅綠隨機(jī)點(diǎn)立體圖(anaglyph),紅綠點(diǎn)重疊處則成為黃色點(diǎn),此時(shí)你只要戴上兩眼色澤不同的有色眼鏡,左眼是紅色的鏡片(請(qǐng)注意選擇讓綠色光線透不過去的紅鏡片或紅色玻璃紙),右眼是綠色的鏡片(也是選擇讓紅色光線透不過去的綠鏡片或綠色玻璃紙),或者左右眼鏡片顏色互換亦可,則幾乎馬上可以看出三層方塊的立體感,當(dāng)然那副特殊眼鏡就叫做紅綠鏡。

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看到這兒,我想已經(jīng)有讀者躍躍欲試了,因此,作者附上一個(gè)專門由灰階圖形製作出紅綠隨機(jī)點(diǎn)圖的套裝程式(anaglyph.exe),及簡(jiǎn)單使用說明與範(fàn)例。

其中,紅綠鏡只是用來幫助隔離開左右眼的影像,因?yàn)樽笱弁高^紅鏡必看不到右眼的綠色圖點(diǎn),右眼透過綠鏡也看不到左眼的紅點(diǎn),因此紅點(diǎn)表示左眼網(wǎng)膜的隨機(jī)點(diǎn)圖樣,綠點(diǎn)分佈則代表右眼網(wǎng)膜的隨機(jī)點(diǎn)圖樣,如此一來,正如Julesz當(dāng)年所做的兩張隨機(jī)點(diǎn)立體圖一般,將左右眼紅鏡與綠鏡交換,則原本正像差會(huì)轉(zhuǎn)變成負(fù)像差,原本負(fù)像差則變成正像差,亦即凹的變成凸的,凸的變成凹的。讀者依此推論當(dāng)知道,紅綠鏡換成紅藍(lán)鏡的時(shí)候,圖點(diǎn)顏色變成紅點(diǎn)與藍(lán)點(diǎn),則也可以成功產(chǎn)生立體圖。因?yàn)檫@種立體圖是以兩種顏色的色點(diǎn)區(qū)隔兩眼的影像,因此也無法操弄色彩,以產(chǎn)生多於兩種彩色的立體圖,空間解析度也會(huì)因此而降低。

除了以上兩種方法之外,還有至少五、六種方法也可讓你從平面的影像中,觀看到立體圖。例如有一種稱為autostereogram的立體圖製作方式(因?yàn)榭催@類圖形時(shí)不需戴任何特製眼鏡,所以命名為「auto-」),是利用實(shí)際3度空間中的光點(diǎn),映在眼前2D屏幕上的落點(diǎn),以形成單一一張隨機(jī)點(diǎn)立體圖,這也是市場(chǎng)上常可買到的商品。為了讓讀者親自體驗(yàn)一下製作立體圖的樂趣,以下我們也附上一段最簡(jiǎn)單的QBASIC電腦程式碼與圖11圖解說明。

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由於製作這些立體圖的原理很簡(jiǎn)單,又趣味橫生,因此國(guó)外已經(jīng)有許多網(wǎng)站以這類圖形為來製作網(wǎng)頁,甚至猜謎、做賀卡等等。例如http://archive.comlab.ox.ac.uk/3d.html;http://www.kondo3d.com/stereo/#THEORY是比較大的網(wǎng)站之一,有興趣的讀者以Yahoo搜尋引擎鍵入「stereogram」,會(huì)看到更多的網(wǎng)站位址,他們也有提供各類產(chǎn)生立體圖的程式。

DECLARE FUNCTION F (X, Y)

DIM SHARED S%

DO

CLS

INPUT "SELECT 1-7" S%

LOOP UNTIL S% > 0 AND S% < 8

SCREEN 12

XMAX% = 10: XMIN% = -10: DX = (XMAX% - XMIN%) / 6

YMAX% = 10: YMIN% = -10

WINDOW (XMIN%, YMIN%)-(XMAX%, YMAX%)

CLS

ZMAX% = 1: ZMIN% = -1: Z0 = DX / (ZMAX% - ZMIN%) / 4

RANDOMIZE TIMER

FOR I% = 1 TO 3000

Y0 = RND * (YMAX% - YMIN%) + YMIN%

ZZ = F(XMIN% + DX / 2, Y0)

IF ZZ > ZMAX% THEN ZZ = ZMAX%

IF ZZ < ZMIN% THEN ZZ = ZMIN%

XX = XMIN% + DX + Z0 * ZZ

X0 = (XX - XMIN%) * RND + XMIN%

DO

PSET (X0, Y0), 7

ZZ = F(X0 + DX / 2, Y0)

IF ZZ > ZMAX% THEN ZZ = ZMAX%

IF ZZ < ZMIN% THEN ZZ = ZMIN%

X0 = X0 + DX + Z0 * ZZ

LOOP UNTIL X0 >= XMAX%

NEXT I%

 

FUNCTION F (X, Y)

SELECT CASE S%

CASE 1

F = 5 - SQR(X * X + Y * Y)

CASE 2

F = -((SQR(X * X + Y * Y) > 5) AND (SQR(X * X + Y * Y) < 8)) * Y / 8

CASE 3

F = -((ABS(Y + X) < 2) OR (ABS(Y - X) < 2)) * X / 10

CASE 4

F = COS(X) * COS(Y / 2)

CASE 5

F = (((Y / 2 + 5) MOD 2) + ((X / 2 + 5) MOD 2)) / 3

CASE 6

F = X * X / 4 - Y * Y / 9

CASE 7

F = (ABS(X) < 5 AND ABS(Y) < 5) XOR (ABS(X) < 3 AND ABS(Y) < 3)

END SELECT

END FUNCTION

還有利用偏光立體鏡(polaroid stereoscope),讓左右兩眼所戴偏光鏡的光線偏振方向互相垂直,並以兩部攝影機(jī)相隔約65mm(模擬人類兩眼瞳孔的平均距離)同步拍攝影片,再以左右兩眼所戴之相同偏光鏡播放影片,則觀賞影片的人透過偏光鏡就可以看到生動(dòng)的立體電影了。不管是什麼設(shè)備,它們都遵循相同的像差原則:即在物理刺激的排列上,模擬產(chǎn)生兩眼網(wǎng)膜影像之水平位移變化。

請(qǐng)讀者自己嘗試以上述各類方法製作立體圖的過程中,謹(jǐn)守以下幾個(gè)原則,方有利於觀賞:

1.製作左右眼圖像分離的立體圖片時(shí)(如圖5、圖8),兩張圖片不宜超過10度視角。因?yàn)橐话闳撕苌倌茉诓唤逯厥庋坨R之下,自由融合(free fusion)達(dá)10度以上,所以建議讀者試著利用電腦軟體,等比例縮小兩張圖直到可以輕鬆融合為止。

2.觀賞左右眼圖像分離的立體圖片時(shí),盡量將兩張圖片靠在一起,打光均勻,不要一張亮、一張暗,以免影響融合。

3.產(chǎn)生的像差值不宜過高,因?yàn)樵谝欢ň嚯x內(nèi),人類可以感受到的像差深度是有限的。

如果您嘗試了許多種方法和儀器,仍然看不出一般人看得出來的立體圖,別慌張,這並不一定影響到您日常生活中的深度判斷,但建議您可以去眼科醫(yī)師那邊做個(gè)詳細(xì)檢查,看看是否是斜視太嚴(yán)重?或者是立體盲(stereo blind)了。

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然不同的3D物體可能有相同2D網(wǎng)膜上的投影(即便是同一物體也會(huì)因?yàn)橛^看角度不同,而有不同的網(wǎng)膜投影),因此,同一種雙眼網(wǎng)膜上的光點(diǎn)排列位置,可能對(duì)應(yīng)外界兩種或兩種以上的深度安排。此時(shí)視覺系統(tǒng)如何消除錯(cuò)誤的安排(我們稱這些錯(cuò)誤的安排為「假目標(biāo)」),留下正確的排列?這個(gè)問題在立體視覺研究領(lǐng)域中,是一個(gè)相當(dāng)重要的基本問題,又被稱為「假目標(biāo)問題」(False Target Problem),或稱為「雙眼配對(duì)問題」(binocular correspondence problem),因?yàn)樗婕皟裳劬W(wǎng)膜影像配對(duì)歷程的探討。

用來說明假目標(biāo)問題最簡(jiǎn)單的例子是雙釘錯(cuò)覺。請(qǐng)讀者參考圖13,想像距離雙眼中線(median plane)前方約30公分處,存在前後兩根釘子(標(biāo)為A、B),相距2公分,則其分別在兩眼網(wǎng)膜上的投影點(diǎn)為2、3與1、4。不過,如果這兩根釘子位於C、D空間位置上的時(shí)候,其分別在雙眼網(wǎng)膜上的投影點(diǎn)也是1、2、3、4四點(diǎn),此時(shí),該個(gè)體是看到外界空間中存在A、B兩物體?還是存在C、D兩物體?不論是看到A、B,或者是看到C、D,視覺系統(tǒng)必定這兩種情況中選擇一種「解答」,因?yàn)槲覀儾皇强吹紸、B,就是看到C、D,不會(huì)四個(gè)點(diǎn)同時(shí)看到。那麼,視覺系統(tǒng)如何得出這樣一個(gè)「解答」?

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Marr與Poggio(1976)首先提出一個(gè)可能的算則,來說明神經(jīng)細(xì)胞獲得該解答的計(jì)算方式。Marr認(rèn)為,視覺神經(jīng)系統(tǒng)經(jīng)過長(zhǎng)期演化所發(fā)展出來的神經(jīng)網(wǎng)路,必定能反應(yīng)外界自然物的真實(shí)性,因此我們可以透過對(duì)自然事物之空間關(guān)係的限制條件(constraints),反過來猜出該神經(jīng)網(wǎng)路的計(jì)算方式。

就好像小時(shí)候大家所熟悉的猜幾A幾B的數(shù)字遊戲一般,當(dāng)你發(fā)現(xiàn)猜1234,結(jié)果是1B(即猜中一個(gè)數(shù)字,但該數(shù)字的序列位置猜錯(cuò)),猜5678結(jié)果是3A(即猜中3個(gè)數(shù)字,而且該3個(gè)數(shù)字的序列位置也猜對(duì)),則可以推論出答案中必定沒有9、0兩個(gè)數(shù)字。其中1B與3A的回饋,就好比上述的限制條件。

透過仔細(xì)觀察,Marr發(fā)現(xiàn)以下三個(gè)可能的限制條件:

(1)連續(xù)性條件(continuity):亦即自然物之深度訊息的安排,除了邊界之外,通常都是連續(xù)的;

(2)相容性條件(compatibility):即同一個(gè)物體投影在左右兩個(gè)網(wǎng)膜上的影像亮度多是匹配的,亦即外界的黑色點(diǎn)投影在兩網(wǎng)膜上,也應(yīng)該都是黑色點(diǎn),反之,白色點(diǎn)投影在兩網(wǎng)膜上,也應(yīng)該都是白色點(diǎn),不可能外界白點(diǎn)投影到左網(wǎng)膜上是白的,但是投影在右網(wǎng)膜上卻變成黑的;

(3)唯一性條件(uniqueness):除了少數(shù)透明感例子之外,同一個(gè)視向(visual direction)上,雙眼像差配對(duì)只能有一種深度配對(duì)結(jié)果,不允許多重配對(duì),例如圖14中,左眼編號(hào)1的位置與右眼編號(hào)3的位置配對(duì)之後,通過AD1三點(diǎn)的視線與通過AC3三點(diǎn)的視線上,便不可能再有其他網(wǎng)膜影像配對(duì)結(jié)果發(fā)生。

雖然Marr的猜測(cè)正確地模擬出Julesz創(chuàng)造的隨機(jī)點(diǎn)立體圖之配對(duì)結(jié)果,但是該算則仍有許多限制,例如多重配對(duì)的例子(圖14)、壁紙錯(cuò)覺(圖15)、立體攫取現(xiàn)象等等,都無法以該算則模擬出來,而且也無法應(yīng)用在具有灰階的、複雜的實(shí)際影像(real image)上。後來的研究者夙夜匪懈,相繼提出許多算則來解決以上問題與實(shí)際影像的困境(Pollard, Mayhew, 與Frisby, 1991;P. Churchland, 1996)。

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