15、复眼分辨率与灵敏度的权衡

复眼分辨率与灵敏度的权衡

1. 视觉环境与视觉系统

光在自然栖息地中是至关重要的感官刺激。地球上从深海到高山,几乎所有可居住的地方都有光的存在,不过光强度变化巨大,从夜间深海到明亮阳光,强度跨度可达20个对数单位。然而,每种动物的视觉系统通常只需应对相对较窄的光强度范围。

例如,夜行性陆生动物的视觉系统往往针对夜间栖息地常见的光强度范围进行优化,同时还具备应对白天意外暴露在强光下的机制。这表明视觉系统在进化过程中,会在地球广阔的光强度范围内,选择特定的光强度窗口进行运作。

眼睛作为视觉系统的最外围器官,其结构和生理特性直接反映了动物栖息地对视觉的需求。眼睛对视觉信息的首次转换,决定了传递到大脑进行高级处理的信息数量和类型。因此,了解眼睛的物理限制,是全面理解视觉系统的必要前提。

2. 眼睛设计的基本要求
  • 灵敏度 :光子随机到达眼睛表面,若光子到达率过低,光感受器难以准确确定刺激强度,存在较大不确定性或“噪声”,限制了对刺激的可靠检测。随着光子捕获量增加,噪声相对幅度减小。所以,眼睛设计的首要要求是具备足够的光灵敏度,以减少噪声影响。
  • 分辨率 :眼睛设计的第二个要求是能够确定光的入射空间位置。视网膜中的每个光感受器负责检测特定方向的光平均强度,因此视觉场景中可提取的空间细节量取决于光感受器的采样密度。采样密度低则提取的空间细节少,所以眼睛设计需提供足够的空间分辨率。

然而,分辨率和灵敏度之间存在权衡关系。为了实现高分辨率,光感受器需尽可能密集地采样视觉世界,这意味着每个光感受器收集光的立体角要

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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