看一个或近或远的物体，并在瞬间形成注视焦点的能力。人类和许多动物的眼睛几乎能在很短的时间里、以惊人的准确性完成这一过程。如今研究人员表示，他们向着搞清大脑如何完成这一壮举又迈进了一步。
美国得克萨斯大学奥斯汀分校感知系统中心的心理学家Wilson Geisler和Johannes Burge如今研制出了一种简单的算法，能够快速而准确地评估从一个单一模糊的影像产生的聚焦误差，他们说这是理解生物视觉系统如何避免采用同数码相机类似的重复推测和检查方法的关键所在。研究人员表示，这一发现有望推进我们对于人类如何患上近视眼的理解，或者帮助工程师改进数码相机。
为了清晰地观看事物，对模糊的影像进行准确的评估是至关重要的。Geisler解释说，人类和动物能够本能地提取模糊影像的关键特征，利用这些信息确定它们与物体的距离，随后立即将眼睛精确调节到想要的焦距。
然而科学家并不知道生物视觉系统是如何很好地评估模糊影像的。许多研究人员曾认为，大脑使用了一套推测再检查的系统来找到答案——就像一部照相机的自动对焦系统。Burge说，基本上，照相机会改变焦距，测量影像的对比度，并重复这一过程直至拥有最大的对比度。
Burge表示：“这一探索过程是缓慢的，往往研究一开始便选错了方向，并依赖于最大对比度等于最佳焦距的假设——而这从严格意义上来说是不正确的。”
在这项研究中，Geisler和Burge利用众所周知的数学方程式形成了对人类视觉系统的计算机模拟。他们向计算机提供了类似于人眼看到的自然场景的数字图像，例如面孔、花或风景，并观察到，尽管这些图像的内容千变万化，但是其中的许多特征——锐度和模糊强度，以及细节的相对量——却是保持不变的。
两位科学家随后通过向模型中添加一套滤光片来尝试模拟人类视觉系统如何处理这些影像。研究人员在计算机模拟中通过系统地改变焦距误差来模糊这些影像，并测试滤光片的响应。他们发现，他们能够通过在特征检测器中观察到的响应模式来预测聚焦误差的准确数量。
