深度知覺與各類立體圖製作方法

雙眼視覺（Binocular vision）

上述所提到的各類線索中，像差線索恐怕是最晚受到科學(xué)家注意的線索，因為自古以來都強(qiáng)調(diào)以單眼可以辨識出來的深度線索為作畫依據(jù)，而且在日常生活中，獨眼龍仍然能夠?qū)?成以上的深度判斷事件作出正確反應(yīng)，因此雙眼像差的重要性便不易凸顯。然而，從歐幾里德、亞里斯多德起就已經(jīng)注意到，吾人的兩隻眼睛所看到的影像不完全相同，但是我們在日常生活中幾乎不曾感受到雙重影像（double images，或稱diplopia）的存在。到底吾人的視覺系統(tǒng)如何把不同網(wǎng)膜影像聚合成單一的視覺經(jīng)驗？這一系列的研究也突顯了本書第一章所提到的知覺議題—知覺的形成必經(jīng)過神經(jīng)系統(tǒng)的主動運作的重要性。以下將簡述這方面研究的成果。

一般說來，只要是有兩隻眼睛的動物，都會有所謂的雙眼視覺，亦即兩隻眼睛的訊息必定要在大腦中做一個整合。但是此處要談的雙眼視覺，特別是指像人類一般，由兩隻眼睛大量交疊（overlap）的視野中，抽取出深度訊息這件事?，F(xiàn)在我們已經(jīng)知道，人類同時擁有兩隻眼睛的目的不只是抽取深度訊息而已，兩隻眼睛的運用也提供更好的空間解析度，有利於各種視覺作業(yè)的偵測與區(qū)辨。在談到雙眼像差如何引發(fā)深度感之前，先讓我們來看看兩眼網(wǎng)膜影像的對應(yīng)關(guān)係。

如果將兩眼網(wǎng)膜的中央小窩區(qū)重疊，左眼網(wǎng)膜顳側(cè)與右眼網(wǎng)膜顳側(cè)對齊、鼻側(cè)與鼻側(cè)對齊，則兩張網(wǎng)膜重疊的位置點就被稱為對應(yīng)點（corresponding point），如圖1所示。圖1也標(biāo)明了兩眼凝視的位置，f，此時f點必分別落在兩眼fovea區(qū)域內(nèi)，即圖中標(biāo)出的F位置。圖中也標(biāo)出三個兩眼對應(yīng)點座標(biāo)AA'、BB'與CC'。如果外界另外幾個光點a、b、c分別落在兩眼的對應(yīng)點AA'、BB'與CC'，則我們稱這些點(a、b、c、f)都是在所謂的零像差平面（Horopter）上。吾人在觀看這一個曲面上的每一個點時，雙眼的輻輳（convergnce）程度都一樣，亦即Horopter上的每一個光點都會自動落在兩眼的對應(yīng)點。其實，Horopter這個名稱是由Aguilonius（1546-1617）首先提出，取希臘字母「觀察者」（opter）與「邊界」（horos）的意思，但是當(dāng)時Aguilonius對horopter的定義與現(xiàn)在我們使用的定義不同（可參閱圖2 的說明），所以現(xiàn)在大多數(shù)書本已經(jīng)不記載它的來源了。

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接下來我們要談?wù)?，什麼是像差？像差怎麼計算？

當(dāng)一個物體投影在兩眼網(wǎng)膜上的影像不在對應(yīng)點上的時候，我們定義左眼網(wǎng)膜落點與左眼中央小窩的視角減去右眼網(wǎng)膜落點與右眼中央小窩的視角，稱之為像差，請參見圖4 所示。假設(shè)圖4中，a點所造成的像差 = D（單位為徑度、radians、arc)，則D = FC - B'F'（亦即F到C的視角減去B'到F'的視角）。我們可以經(jīng)由幾何運算估計出該像差值與兩眼瞳孔距離（e，一般人的雙眼瞳孔間的距離約為65 mm）、f到a的距離（Δd）和凝視點距離（g）之間的關(guān)係如下：

 

e Δd

D≒──────────

 

g2 + gΔd

當(dāng)Δd很小時，上式也可化約為

 

eΔd

D≒───────────

 

g2

其中1弧度 = 57.3度= 60 x 57.3 分 = 3600 x 57.3（=206280）秒。

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假如a點比凝視點f遠(yuǎn)，則稱非交叉型像差（uncrossed disparity，因為兩眼視軸不會在遠(yuǎn)處交叉而命名）或稱遠(yuǎn)像差；反之，當(dāng)a點比凝視點f近，則造成交叉型像差（crossed disparity，因為在凝視點之前，兩眼視軸必交叉而命名）或稱近像差。當(dāng)然，當(dāng)a點與f點重疊，則造成零像差（zero disparity）。

Sir Charles Wheatstone（1802-1875）是第一個利用像差原理作出立體鏡的人。後來 Sir David Brewster（1781-1868），也用兩個透鏡做了一個立體鏡，我們現(xiàn)在都慣稱這類透鏡式的立體鏡為Brewster's prism stereoscope。不過他們兩個是利用兩部相機(jī)，模擬兩隻眼睛的距離，在左眼位置拍一張照片，右眼位置再拍一張，如此拍出兩張照片之後，再用立體鏡，左右眼分別同時觀看。這類立體圖在雙眼融合前後形狀都一樣，只有深度的生動感不同，如圖5所示。

有趣的是，1854年，一個默默無聞、沒受過多少教育的商人George Swan Nottag在倫敦成立了第一個立體鏡公司之後，四年光景就賣出超過一百萬個立體鏡與各式漂亮的立體圖，而瞬間成了頗有財富名聲的人。也許讀者看到這兒，會覺得原來這些基礎(chǔ)的知覺原理也潛藏著許多商機(jī)，不是嘛？這個關(guān)於立體圖原理的商機(jī)到目前仍然方興未艾，除了立體鏡外，目前也用在虛擬實境（virtual reality）遊戲與機(jī)器視覺辨識上。

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像差深度的生理基礎(chǔ)

當(dāng)時（十九世紀(jì)末）的科學(xué)家，包括von Helmholtz，咸認(rèn)為這類像差引起的立體視覺應(yīng)該是非常高層次的認(rèn)知運作（high-level cognitive process）造成，亦即從雙眼不同影像內(nèi)容整合出統(tǒng)一視覺世界（unified visual world）的活動，是一種心智活動（mental act），它絕對不是簡單的、早期視覺輸入管道的影像訊息重疊而已。Ramon y Cajal（1911）則提議，腦中應(yīng)該具有一種可以整合兩眼對應(yīng)點訊息的細(xì)胞，這類細(xì)胞被他稱做等動態(tài)細(xì)胞（isodynamic cell）。

其實，在更早的時候，就有人提出Cyclopean eye 這個名詞，用來指涉雙眼訊息匯聚之處。Cyclopean eye這個詞彙，因為每個用它的人都指涉不同的意義，所以我們有必要在此對它做一些詳細(xì)的介紹。原本Cyclops是指荷馬（Homer）史詩奧迪賽（Odyssey）故事中的單眼巨獸，用來敘述一個出生就只有一隻眼睛的怪物。不過十六世紀(jì)時的生理學(xué)家Galen則是把Cyclopean eye 認(rèn)為是視交叉（optic chiasma）位置的眼睛，亦即在該處兩眼影像會融合成一個影像。Von Helmholtz則使用Cyclopean eye來指涉視覺系統(tǒng)中，以頭為中心的（head-centric）方向判斷中樞，頭轉(zhuǎn)向哪兒，此眼就面向哪兒。實際上兩眼的視向並不一定如此！但是大腦仍不會產(chǎn)生兩個視向（direction）的感覺，而是一個視向的統(tǒng)整感覺，因此這個中樞也必是兩眼訊息匯聚之處。Julesz則用Cyclopean eye泛指一切需要整合兩眼訊息才能獲得知覺結(jié)果的歷程，用來與單眼的網(wǎng)膜處理歷程（retinal processing）互相對照。在本書中甚至嚴(yán)格定義：單用一隻眼睛不能獲得，而必須使用雙眼才能獲得的影像特徵稱為Cyclopean stimulus。

後來，Hubel與Wiesel（1959，1962）直接在貓的視皮質(zhì)區(qū)內(nèi)找到雙眼敏感細(xì)胞（binocular cell）。這類細(xì)胞具有在左右兩眼上，相同位置、相同形狀的R.F.(請見圖6)。Barlow，Blakemore與Pettigrew（1967）、Pettigrew，Nikara與Bishop（1968）等人遵循Hubel、Wiesel的電生理測量方法，也相繼在眼肌被麻醉了的貓的視皮質(zhì)區(qū)找到，對兩眼不同位置（即不同像差）反應(yīng)的細(xì)胞，被稱為像差敏感細(xì)胞（disparity cell或disparity detectors）。這些像差敏感細(xì)胞基本上可分為三種類型：一類對零像差敏感，稱為零像差敏感細(xì)胞（tuned excitatory cell）；一類對近像差敏感，稱為近細(xì)胞（near cell）；一類對遠(yuǎn)像差敏感，稱為遠(yuǎn)細(xì)胞（far cell）。零像差敏感細(xì)胞對左右眼來的訊息並沒有特別強(qiáng)的反應(yīng)偏好，只要刺激到左右網(wǎng)膜上的對應(yīng)點，便會引起零像差細(xì)胞反應(yīng)。但是遠(yuǎn)細(xì)胞與近細(xì)胞就有強(qiáng)烈的左眼反應(yīng)偏好或右眼反應(yīng)偏好（又稱為ocular dominance）。

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這些像差敏感細(xì)胞大約分佈在貓視皮質(zhì)區(qū)的17（雙眼敏感細(xì)胞約佔70%）、18、19（雙眼敏感細(xì)胞約佔34%）區(qū)（Guillemot et al.，1993）。也在貓皮質(zhì)下的上丘（superior colliculus）（Berman，1975）與opossum區(qū)域（Dias，1991）看得到像差敏感細(xì)胞的蹤跡。

這樣的像差敏感細(xì)胞不只是在貓身上找到，也在猴子身上找到（Hubel與Wiesel，1970；Poggio與Fischer，1977）。但是Hubel與Wiesel（1970）當(dāng)時並沒有在V1區(qū)找到像差敏感細(xì)胞，只在V2區(qū)找到。後來的研究者已經(jīng)陸續(xù)在V1（Poggio，1984；Hubel）、V3（Felleman與Van Essen），甚至MT區(qū)（Maunsell與Van Essen，1983）內(nèi)找到像差敏感細(xì)胞。這些像差敏感細(xì)胞的反應(yīng)型態(tài)大約可區(qū)分出六類型，如圖7所示。

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這麼多皮質(zhì)區(qū)都有像差敏感細(xì)胞，但是我們?nèi)詿o法直接說，這些像差敏感細(xì)胞就是負(fù)責(zé)產(chǎn)生像差立體感的關(guān)鍵細(xì)胞，直到Blake與Hirsch（1975）做了貓的雙眼視覺剝奪實驗，才證實上述這些像差敏感細(xì)胞的確與深度知覺感受有直接關(guān)係。因為一生下來就被戴上單眼眼罩的貓（這個眼罩每天都會左右眼對換），從來也不曾用雙眼同時對焦的注視物體，導(dǎo)致皮質(zhì)區(qū)的雙眼敏感細(xì)胞無法激發(fā)、生長，而找不到這些雙眼敏感細(xì)胞。反之，有正常雙眼立體感的貓，就可以找到這些雙眼敏感細(xì)胞。

但是誠如D.Marr所說的，對於每一個單一細(xì)胞的像差敏感反應(yīng)我們都清清楚楚了，但是我們?nèi)匀粺o法做出一個機(jī)器人能夠像人一般，看出立體圖來。關(guān)鍵在於，我們不知道神經(jīng)細(xì)胞之間如何傳遞、組織、計算這些訊息。以下我們將介紹Julesz 的隨機(jī)點立體圖與雙釘錯覺（double-nail illusion）現(xiàn)象，藉以了解神經(jīng)計算在深度知覺運作上的重要性。

立體圖的製作

Bela Julesz（1960）是第一個以隨機(jī)黑白亂點製作出有立體感錯覺的人，這種圖在雙眼融合（fusion）之前看不到任何深度平面或有意義形狀，但是雙眼融合之後便可形成有意義、各類深度平面與形狀，我們慣稱這一類圖形為隨機(jī)點立體圖（random-dot stereogram，以下簡稱RDS），請讀者參看圖8。

這種圖形的製作方式很簡單，只要將兩張一模一樣的隨機(jī)點圖中的其中一張，圈選一個範(fàn)圍的隨機(jī)點，將之做水平位移後，即算完成。我們以下圖8的0、1矩陣圖形表示隨機(jī)點（0表示黑點，1表示白點），中央黑色粗體的數(shù)字區(qū)域即表示圈選的範(fàn)圍，注意左右兩張完全相同的粗體範(fàn)圍，內(nèi)部的數(shù)字矩陣完全相同，但是在水平方向上有位移。其中X、Y表示該區(qū)域在水平位移後所遺留下來的空位，可以用另外的一些隨機(jī)點填入。

將這樣的程序重複兩次，一次圈選一個大方形區(qū)域，另一次圈選小方形區(qū)域（讓小方形區(qū)域在大方型區(qū)域的中心），這樣即可做出如圖8的RDS了。

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這類RDS的觀看方式為，左眼看左圖、右眼看右圖，盡量將視線聚焦於無窮遠(yuǎn)處（亦即想向自己發(fā)呆時的情景，兩眼直視前方的樣子），接下來你漸漸感覺到左右兩張圖像開始交疊（亦即所謂的雙眼融合過程），最後交疊成一張，或者你會看到三張圖，此時請注意中間那一張，那就是有立體感的圖像了。

對於第一次觀看這類圖形的人而言，以上觀看步驟的陳述也許還是無法讓你觀看成功，亦即你可能經(jīng)驗到雙重影像（diplopia）的知覺結(jié)果，這可能是因為你還不習(xí)慣在如此情境下，調(diào)整自己眼球的視線焦距所致，沒關(guān)係，還有其他觀看的方式。圖9將左右兩張隨機(jī)點圖合併成一張，但是左眼圖中所有的白點轉(zhuǎn)換為綠色點，右眼圖中的白點轉(zhuǎn)換成紅色點，就疊成一張所謂的紅綠隨機(jī)點立體圖（anaglyph），紅綠點重疊處則成為黃色點，此時你只要戴上兩眼色澤不同的有色眼鏡，左眼是紅色的鏡片（請注意選擇讓綠色光線透不過去的紅鏡片或紅色玻璃紙），右眼是綠色的鏡片（也是選擇讓紅色光線透不過去的綠鏡片或綠色玻璃紙），或者左右眼鏡片顏色互換亦可，則幾乎馬上可以看出三層方塊的立體感，當(dāng)然那副特殊眼鏡就叫做紅綠鏡。

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看到這兒，我想已經(jīng)有讀者躍躍欲試了，因此，作者附上一個專門由灰階圖形製作出紅綠隨機(jī)點圖的套裝程式（anaglyph.exe），及簡單使用說明與範(fàn)例。

其中，紅綠鏡只是用來幫助隔離開左右眼的影像，因為左眼透過紅鏡必看不到右眼的綠色圖點，右眼透過綠鏡也看不到左眼的紅點，因此紅點表示左眼網(wǎng)膜的隨機(jī)點圖樣，綠點分佈則代表右眼網(wǎng)膜的隨機(jī)點圖樣，如此一來，正如Julesz當(dāng)年所做的兩張隨機(jī)點立體圖一般，將左右眼紅鏡與綠鏡交換，則原本正像差會轉(zhuǎn)變成負(fù)像差，原本負(fù)像差則變成正像差，亦即凹的變成凸的，凸的變成凹的。讀者依此推論當(dāng)知道，紅綠鏡換成紅藍(lán)鏡的時候，圖點顏色變成紅點與藍(lán)點，則也可以成功產(chǎn)生立體圖。因為這種立體圖是以兩種顏色的色點區(qū)隔兩眼的影像，因此也無法操弄色彩，以產(chǎn)生多於兩種彩色的立體圖，空間解析度也會因此而降低。

除了以上兩種方法之外，還有至少五、六種方法也可讓你從平面的影像中，觀看到立體圖。例如有一種稱為autostereogram的立體圖製作方式（因為看這類圖形時不需戴任何特製眼鏡，所以命名為「auto-」），是利用實際3度空間中的光點，映在眼前2Ｄ屏幕上的落點，以形成單一一張隨機(jī)點立體圖，這也是市場上?？少I到的商品。為了讓讀者親自體驗一下製作立體圖的樂趣，以下我們也附上一段最簡單的ＱＢＡＳＩＣ電腦程式碼與圖11圖解說明。

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由於製作這些立體圖的原理很簡單，又趣味橫生，因此國外已經(jīng)有許多網(wǎng)站以這類圖形為來製作網(wǎng)頁，甚至猜謎、做賀卡等等。例如http://archive.comlab.ox.ac.uk/3d.html；http://www.kondo3d.com/stereo/#THEORY是比較大的網(wǎng)站之一，有興趣的讀者以Yahoo搜尋引擎鍵入「stereogram」，會看到更多的網(wǎng)站位址，他們也有提供各類產(chǎn)生立體圖的程式。

DECLARE FUNCTION F (X, Y)

DIM SHARED S%

DO

CLS

INPUT "SELECT 1-7" S%

LOOP UNTIL S% > 0 AND S% < 8

SCREEN 12

XMAX% = 10: XMIN% = -10: DX = (XMAX% - XMIN%) / 6

YMAX% = 10: YMIN% = -10

WINDOW (XMIN%, YMIN%)-(XMAX%, YMAX%)

CLS

ZMAX% = 1: ZMIN% = -1: Z0 = DX / (ZMAX% - ZMIN%) / 4

RANDOMIZE TIMER

FOR I% = 1 TO 3000

Y0 = RND * (YMAX% - YMIN%) + YMIN%

ZZ = F(XMIN% + DX / 2, Y0)

IF ZZ > ZMAX% THEN ZZ = ZMAX%

IF ZZ < ZMIN% THEN ZZ = ZMIN%

XX = XMIN% + DX + Z0 * ZZ

X0 = (XX - XMIN%) * RND + XMIN%

DO

PSET (X0, Y0), 7

ZZ = F(X0 + DX / 2, Y0)

IF ZZ > ZMAX% THEN ZZ = ZMAX%

IF ZZ < ZMIN% THEN ZZ = ZMIN%

X0 = X0 + DX + Z0 * ZZ

LOOP UNTIL X0 >= XMAX%

NEXT I%

FUNCTION F (X, Y)

SELECT CASE S%

CASE 1

F = 5 - SQR(X * X + Y * Y)

CASE 2

F = -((SQR(X * X + Y * Y) > 5) AND (SQR(X * X + Y * Y) < 8)) * Y / 8

CASE 3

F = -((ABS(Y + X) < 2) OR (ABS(Y - X) < 2)) * X / 10

CASE 4

F = COS(X) * COS(Y / 2)

CASE 5

F = (((Y / 2 + 5) MOD 2) + ((X / 2 + 5) MOD 2)) / 3

CASE 6

F = X * X / 4 - Y * Y / 9

CASE 7

F = (ABS(X) < 5 AND ABS(Y) < 5) XOR (ABS(X) < 3 AND ABS(Y) < 3)

END SELECT

END FUNCTION

還有利用偏光立體鏡（polaroid stereoscope），讓左右兩眼所戴偏光鏡的光線偏振方向互相垂直，並以兩部攝影機(jī)相隔約65mm（模擬人類兩眼瞳孔的平均距離）同步拍攝影片，再以左右兩眼所戴之相同偏光鏡播放影片，則觀賞影片的人透過偏光鏡就可以看到生動的立體電影了。不管是什麼設(shè)備，它們都遵循相同的像差原則：即在物理刺激的排列上，模擬產(chǎn)生兩眼網(wǎng)膜影像之水平位移變化。

請讀者自己嘗試以上述各類方法製作立體圖的過程中，謹(jǐn)守以下幾個原則，方有利於觀賞：

1.製作左右眼圖像分離的立體圖片時（如圖5、圖8），兩張圖片不宜超過10度視角。因為一般人很少能在不藉助特殊眼鏡之下，自由融合（free fusion）達(dá)10度以上，所以建議讀者試著利用電腦軟體，等比例縮小兩張圖直到可以輕鬆融合為止。

2.觀賞左右眼圖像分離的立體圖片時，盡量將兩張圖片靠在一起，打光均勻，不要一張亮、一張暗，以免影響融合。

3.產(chǎn)生的像差值不宜過高，因為在一定距離內(nèi)，人類可以感受到的像差深度是有限的。

如果您嘗試了許多種方法和儀器，仍然看不出一般人看得出來的立體圖，別慌張，這並不一定影響到您日常生活中的深度判斷，但建議您可以去眼科醫(yī)師那邊做個詳細(xì)檢查，看看是否是斜視太嚴(yán)重？或者是立體盲（stereo blind）了。

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然不同的3D物體可能有相同2D網(wǎng)膜上的投影（即便是同一物體也會因為觀看角度不同，而有不同的網(wǎng)膜投影），因此，同一種雙眼網(wǎng)膜上的光點排列位置，可能對應(yīng)外界兩種或兩種以上的深度安排。此時視覺系統(tǒng)如何消除錯誤的安排（我們稱這些錯誤的安排為「假目標(biāo)」），留下正確的排列？這個問題在立體視覺研究領(lǐng)域中，是一個相當(dāng)重要的基本問題，又被稱為「假目標(biāo)問題」（False Target Problem），或稱為「雙眼配對問題」（binocular correspondence problem），因為它涉及兩眼網(wǎng)膜影像配對歷程的探討。

用來說明假目標(biāo)問題最簡單的例子是雙釘錯覺。請讀者參考圖13，想像距離雙眼中線（median plane）前方約30公分處，存在前後兩根釘子（標(biāo)為A、B），相距2公分，則其分別在兩眼網(wǎng)膜上的投影點為2、3與1、4。不過，如果這兩根釘子位於C、D空間位置上的時候，其分別在雙眼網(wǎng)膜上的投影點也是1、2、3、4四點，此時，該個體是看到外界空間中存在A、B兩物體？還是存在C、D兩物體？不論是看到A、B，或者是看到C、D，視覺系統(tǒng)必定這兩種情況中選擇一種「解答」，因為我們不是看到A、B，就是看到C、D，不會四個點同時看到。那麼，視覺系統(tǒng)如何得出這樣一個「解答」？

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Marr與Poggio（1976）首先提出一個可能的算則，來說明神經(jīng)細(xì)胞獲得該解答的計算方式。Marr認(rèn)為，視覺神經(jīng)系統(tǒng)經(jīng)過長期演化所發(fā)展出來的神經(jīng)網(wǎng)路，必定能反應(yīng)外界自然物的真實性，因此我們可以透過對自然事物之空間關(guān)係的限制條件（constraints），反過來猜出該神經(jīng)網(wǎng)路的計算方式。

就好像小時候大家所熟悉的猜幾A幾B的數(shù)字遊戲一般，當(dāng)你發(fā)現(xiàn)猜1234，結(jié)果是1B（即猜中一個數(shù)字，但該數(shù)字的序列位置猜錯），猜5678結(jié)果是3A（即猜中3個數(shù)字，而且該3個數(shù)字的序列位置也猜對），則可以推論出答案中必定沒有9、0兩個數(shù)字。其中1B與3A的回饋，就好比上述的限制條件。

透過仔細(xì)觀察，Marr發(fā)現(xiàn)以下三個可能的限制條件：

（1）連續(xù)性條件（continuity）：亦即自然物之深度訊息的安排，除了邊界之外，通常都是連續(xù)的；

（2）相容性條件（compatibility）：即同一個物體投影在左右兩個網(wǎng)膜上的影像亮度多是匹配的，亦即外界的黑色點投影在兩網(wǎng)膜上，也應(yīng)該都是黑色點，反之，白色點投影在兩網(wǎng)膜上，也應(yīng)該都是白色點，不可能外界白點投影到左網(wǎng)膜上是白的，但是投影在右網(wǎng)膜上卻變成黑的；

（3）唯一性條件（uniqueness）：除了少數(shù)透明感例子之外，同一個視向（visual direction）上，雙眼像差配對只能有一種深度配對結(jié)果，不允許多重配對，例如圖14中，左眼編號1的位置與右眼編號3的位置配對之後，通過AD1三點的視線與通過AC3三點的視線上，便不可能再有其他網(wǎng)膜影像配對結(jié)果發(fā)生。

雖然Marr的猜測正確地模擬出Julesz創(chuàng)造的隨機(jī)點立體圖之配對結(jié)果，但是該算則仍有許多限制，例如多重配對的例子（圖14）、壁紙錯覺（圖15）、立體攫取現(xiàn)象等等，都無法以該算則模擬出來，而且也無法應(yīng)用在具有灰階的、複雜的實際影像（real image）上。後來的研究者夙夜匪懈，相繼提出許多算則來解決以上問題與實際影像的困境（Pollard, Mayhew, 與Frisby, 1991；P. Churchland, 1996）。