来自阿斯顿大学和约克大学的研究人员发现了关于人类大脑如何对外部世界做出感知判断的新见解。

这项研究由阿斯顿大学视光学学院的Tim Meese教授和约克大学心理学系的Daniel Baker博士领导，告诉我们更多关于我们的视觉系统如何利用“散焦模糊”来推断感知尺度的信息，但它做得很粗糙。

众所周知，为了从视网膜图像大小得出物体大小，我们的视觉系统需要估计到物体的距离。视网膜图像包含许多图形线索，例如线性透视，这有助于系统得出物体的相对大小。但是，要推导出绝对大小，系统需要了解空间尺度。

通过考虑散焦模糊，例如相机焦深之外的图像模糊部分，视觉系统可以实现这一点。这背后的数学已经被其他人很好地计算出来了，但这项研究提出了一个问题：人类视觉是否利用了这种数学?

研究团队向参与者展示了经过各种人工模糊处理的全尺寸铁路场景的摄影对，以及以长曝光和小光圈拍摄的铁路场景的小型模型，以减少散焦模糊。任务是检测每对照片中的哪张照片是真正的全尺寸场景。

当人工模糊在全尺寸场景中与地平面(代表观众所站立的地面的水平面)适当定向时，参与者被愚弄并认为小模型是全尺寸场景。值得注意的是，这不需要应用逼真的模糊渐变。照片顶部和底部的简单均匀模糊带实现了几乎相同的微型化效果。

阿斯顿大学视觉科学教授蒂姆·米斯(Tim Meese)说：“我们的研究结果表明，人类视觉可以利用散焦模糊来推断感知尺度，但它做得很粗糙——更多的是启发式而不是度量分析。总体而言，我们的研究结果为人类大脑在感知判断我们与外部世界之间的关系时使用的计算机制提供了新的见解。

约克大学心理学高级讲师丹尼尔·贝克(Daniel Baker)说：“这些发现表明，我们对大小的感知并不完美，可能会受到场景其他属性的影响。它还突出了视觉系统的显着适应性。这可能与理解我们对世界感知的计算原理有关。例如，在驾驶时判断危险的大小和距离时。