论文通讯作者孙东明研究员介绍说，随着智能安防和预警系统等智能机器视觉技术的快速发展，复杂光照环境下对“低对比度目标”的精准识别成为亟需突破的关键问题。例如，雾霾中的车辆、伪装下的物体或昏暗背景里的细微特征，往往因为与背景光信号差异太小，而被传统光电探测器的噪声所淹没。尽管现有的神经形态视觉器件和动态视觉传感方案可通过延长曝光时间或引入复杂电路结构提升对比度，但普遍存在响应速度受限、系统复杂度高、难以适应快速变化场景等问题。
而现实世界中，人眼之所以能在从星光到阳光的极大亮度范围内都能清晰视物，并能敏锐捕捉低对比度细节，得益于其精妙的“双系统”与自适应调节机制。视锥细胞负责明亮环境下的高分辨率色彩视觉，视杆细胞则专精于暗光下的黑白感知，同时，视网膜上的感光蛋白还能根据环境光强动态调整灵敏度，确保大脑总能接收到最有效的视觉信号。
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