使用计算机视觉重建蝶翅膀上的虚幻伪装图案

科学领域:

• * 视觉感知和动物颜色.
• * 计算方法来理解生物视觉.

背景情况:

• * 单眼深度线索,如阴影,对于感知3D形状至关重要.
• *动物图案可能会使用这些线索来创建伪装的欺骗性幻觉.
• *从非人类的角度来解释这些幻觉是复杂的.

研究的目的:

• *将计算机视觉算法用于对动物图案进行单眼深度估计.
• * 调查翅形状如何利用深度感知机制.
• * 了解图像深度线索在视觉解释中的作用.

主要方法:

• * 利用内在图像分解 (Retinex理论) 和深度学习用于单眼深度估计.
• * 测试了六种 (Lepidoptera) 的自然3D表面和翅膀图案上的模型.
• * 进行了多视图重建,以确定一种物种的真实翅膀形状.

主要成果:

• *内在图像分解响应真实深度和高对比度模式.
• * 深度学习模型检测到蝶翅膀中的图像深度线索.
• *这两种方法都突出了体验对视觉解释的影响.

结论:

• *计算机视觉可以模拟动物模式的深度感知.
• * 飞翅膀的图案可以创造深度的错觉.
• * 视觉解释是由可用的线索和先前经验所塑造的.