Cafe Wall 错觉：从多尺度到多尺度的局部与全局感知

几何错觉是视错觉的一个子类，其中图案的几何特征（如方向和角度）由于低级到高级的视网膜/皮层处理而发生扭曲和误感。对这些错觉中的倾斜检测及其感知强度进行建模在计算上是一项具有挑战性的任务，并促使了与人类表现相匹配的技术的发展。在本研究中，我们提出了一种预测性和定量的方法，用于对 Cafe Wall 错觉中诱导倾斜的中心视觉和外周视觉进行建模，其中在黑白瓷砖交错排列行之间的平行灰缝线呈现出汇聚与发散的视觉现象。我们利用基于高斯差分的仿生滤波模型来模拟视网膜/皮层简单细胞对刺激的响应，并结合我们先前研究中引入的分析处理流程来量化模型中的倾斜角。在此，我们考虑了中心视觉和外周视觉在图案感知倾斜中的视觉特征，以预测当眼睛扫视到图像不同部分时，中心凹和外周不同区域的不同倾斜程度。来自多种采样尺寸和宽高比的倾斜分析结果（模拟不同的中心凹视图）取自我们先前对局部倾斜的研究；而在本工作中，我们专门研究了整个图案在不同尺度上模拟不同格式塔视图的多种配置，以便为预测的倾斜提供置信区间。我们使用两种不同的采样方法对中心凹样本集进行了验证和量化。在此，我们提出了一项精确且量化的比较，将中心凹样本集中的局部倾斜检测与本研究中测试的所有 Cafe Wall 配置的全局平均值进行了对比。