誰的視力更出色?

目前，天文學家通過哈勃望遠鏡觀察到的最遠星系距離地球132億光年，而最先進的電子顯微鏡可以觀察到0.1nm的原子。這組令人印象深刻的數字可以說明，人們已經通過自己發明的電子眼大大延伸和拓展了視野。

的確，通過機器可以采集到更清晰的畫面，獲得更多的細節信息。而且，鏡頭捕捉到的所有畫面信息都能被完整地記錄下來，但人眼卻無法做到這些。既然如此，科學家們為什么仍在花費大量時間和精力，研發仿真人眼的技術呢？這是因為與“盲目”的機器人相比，人類知道自己的目光應該在何時聚焦到何處，即使獲取到的畫面質量很低，也可以智能地解析出最需要的答案。

大腦虛構了圖像

人類可以輕松地將視覺的焦點（注意力）集中于目標之上，獲取目標某一部分最清晰、最佳對比度的畫面。但是，人類的視覺焦點范圍非常有限，常常以為自己看到了一切，但是真正能留下印象的，只有幾個細節。另外，由于人眼對亮度較敏感，而對色度不太敏感，所以我們自己認為看到的圖像就是最完美的，其實只是因為人腦的補償能力很強，色差已經統統被我們的大腦忽略了（視頻壓縮就利用了該原理，通常將顏色信息刪減一些之后，經色差處理過的圖像與原始圖像的差異仍然很難被察覺）。相比于色差，人眼的生理視覺盲點常常是引起交通事故的關鍵原因，更加可怕。

事實上，在成像質量上，鏡頭比人眼更加強大——為了減少錯誤，鏡頭由一組分散透鏡和會聚透鏡組成，由不同類型的玻璃透鏡采集到的畫面，在按下快門的一剎那被整合為一張完美的圖像。但是鏡頭的弱點是可視角度偏弱，普通的鏡頭只能捕捉到面前約90°~100°的圖像，而眼睛的可視角度幾乎達到了180°，但是只有目光聚焦的一些角度是清晰的。另外，眼睛所看到的畫面中，只有視覺中心的部分是全彩色的，因為負責讀取色彩的視錐細胞在視網膜中央分布密集，在周邊區域則相對較少。

鏡頭可以捕捉到多少細節以及哪些顏色，由圖像傳感器上的感光元件數量和紅綠藍組成的色彩過濾層質量所決定。需要注意的是，鏡頭的像素數越高，照片理論上可染色點就越多。但是打印照片沒有必要盲目追求高像素。通常普通的5寸照片（約9cm×13cm）只需要500萬像素就基本可以了，而1600萬像素的照片足以滿足打印一張A3幅面圖片的需求。

綜合來看，眼睛的成像質量是無法與鏡頭相比的。眼睛無法獲取現實世界最真實的影像，但是聰明的大腦有選擇地忽略了錯誤，根據不完整的信息為我們生成了一個完美的世界。相比之下，鏡頭可以采集到更完美的圖像，只可惜鏡頭無法智能地判斷應該將焦點置于何處。

攝像頭要學會思考

自適應三維目標探測相機（Three-dimensional Adaptive Camera with Object Detection and Foveation，簡稱TACO）研發團隊希望解決攝像頭不會思考的問題，使機器能夠以一種更加自然和類人的方式觀察周圍環境。該計劃的研究者沒有使用傳統的二維攝像頭，他們致力于研制出比當前激光掃描儀更加快速、廉價、性能優越的3D傳感器，據稱采用這種視頻仿眼處理器的3D傳感器的分辨能力將比現存傳感器的分辨能力提高10倍。來自維也納科技大學的工程師、TACO團隊成員皮特向我們解釋了TACO系統如何識別現實世界的3D模型：嚴格來說，我們的攝像頭就像一臺激光掃描儀，它每秒鐘發射100萬激光脈，激光脈沖射線分別從水平和垂直方向掃描攝像頭前的情景。就像眼睛一樣，TACO攝像頭擁有寬廣的視角，但只生成低分辨率的圖像。只有當它發現感興趣的目標時，才會準確對焦，采集到最佳質量的圖像。拍攝結果就像一個熱成像圖一樣，亮的部分代表重要區域，暗的部分代表不重要的區域。

這項正在由歐盟贊助開發的技術將使機器眼可以應用在更復雜的環境中。例如，汽車輔助駕駛系統的攝像頭可以協助用戶控制車頭燈、檢查路面情況以及識別司機容易忽視的道路信號。德國寶馬汽車的駕駛輔助系統和車輛結構專家胡貝爾博士深知設計這一系統的重要性。他告訴我們，由于攝像頭需要負責3個不同的功能，而且每一個都不輕松，所以寶馬集團使用了一項鮮為人知的小技巧——將攝像頭每秒鐘拍攝的45幀圖像分為3份，每個功能都可以獲得15幀圖像。從識別道路信號功能上看，攝像頭需要結合汽車導航系統提供的信息，將攝像頭采集到的即時圖像與數據庫中的數據進行對比。在這里，圖像質量其實無關緊要，一個普通的VGA定焦攝像頭足以勝任。

結論：攝像頭雖然還無法做到像人類一樣自主地觀察周圍的環境，但是作為人類的視覺輔助系統，攝像頭常常在各個領域擔負著重要的使命。科學家們深知簡單地重建人眼是完全沒有必要的，因為對于人類而言，真正在看東西的其實是大腦。他們正在探索配置3D傳感系統的機器人在自主導航和與日常物品互動方面的能力。相信未來，機器人將會在清潔、建設、修理、安全、保健、娛樂和個人援助等領域發揮重要的作用。

人類

視覺成像原理

眼睛可以在一定程度上適應周圍的環境，即使有明顯缺陷的圖像也可以在大腦中進行很好的視覺補償。

晶狀體

正常的眼睛可以看得清楚的最遠點在無窮遠處，最近點則在10cm左右。雙眼的水平可視范圍接近180°。

角膜

空氣與角膜接觸的界面上折射光線約占人眼總折射光的80%，它與晶狀體相互默契配合，負責調整眼底成像的清晰度。

視神經的盲點

在視神經穿過視網膜表面的地方無感光細胞，不能引起視覺感應，所以稱為盲點。

虹膜和瞳孔

虹膜是人眼的光圈控制器，它可以控制瞳孔的大小在1.5mm~12mm之間變化，與2.6~16的光圈F值可變范圍類似。

視網膜

它是眼睛的感光層，人類每個眼球的視網膜內約有1.24億個視桿細胞，負責視覺的亮度和對比度部分，而只有約6百萬個視錐細胞負責視覺的色彩部分。

眼睛如何調整圖像清晰度

通過睫狀肌的收縮或松弛改變晶狀體的屈光度，使看遠處或者看近處的物體時眼球聚光的焦點都能準確地落在視網膜上。

機器人

鏡頭成像原理

攝像頭可以完美地采集到圖像信息，圖像質量的決定因素是成像系統和鏡頭。

CCD圖像傳感器（仿真視網膜）

CCD圖像傳感器可以將光學信號轉換為模擬電流信號，其中感光元件（像素）由紅色、綠色和藍色的子像素組成。像素的密度越高，CCD傳感器可以捕捉到的細節就越豐富。

鏡頭系統

諸如邊角光暈、色差和圖像扭曲這樣的圖像錯誤，可以通過使用一組鏡頭來避免。

會聚透鏡（凸）將光線集中到一起。

分散透鏡（凹）分散光線，獲取焦點。

光圈如何控制通光量

光圈與虹膜的作用相同，負責控制通光量。好的鏡頭支持1.4~16的光圈值，光圈代表了角度的打開程度，數值越小，進入鏡頭的光就越多。