一、前言
机器视觉算法基于图像像素客观数值运算，而人眼存在大量主观视觉错觉，在图像效果评判、图像处理结果验收时必须考虑该特性，避免主观感受与客观像素数据产生偏差。
二、同时对比度（亮度同时对比效应）
1.核心定义
相同灰度的目标区域，放置在不同亮度背景下，人眼感知到的主观亮度完全不同：亮背景里的方块看起来更暗，暗背景里的方块看起来更亮。
2.补充特性
- 背景面积越大，该对比错觉效果越显著；
- 本质是人眼的侧抑制生理机制导致。
3.工程意义
做图像灰度增强、背景分割时，不能仅依靠人眼主观判断亮度，必须依靠直方图、像素灰度值客观判定。
三、Mach 带（马赫效应 / 马赫带错觉）
1.核心定义
观察亮度渐变 / 明暗交界区域时，在亮度跳变边界附近：
暗区靠近边界处，会感知到一条更暗的黑带；
亮区靠近边界处，会感知到一条更亮的亮带。
2.直观表现
灰度阶梯渐变条带，每一级交界处都会出现主观上的明暗过冲条纹。
3.工程意义
解释了人眼对图像边缘极度敏感，也是图像边缘检测算法（梯度、差分）符合人眼视觉习惯的生理基础。
四、主观轮廓（虚拟轮廓错觉）
1.核心定义
图像中实际不存在连续闭合边界，但人脑会自动脑补、感知出完整轮廓线。
2.经典案例
卡尼萨三角形：三个扇形缺口，主观看出白色倒三角轮廓；
放射线条中心脑补圆形、分段椭圆脑补完整圆环；
赫林网格：网格交点处主观浮现浮动灰点。
3.工程意义
机器轮廓提取只会识别实际像素边缘，不会脑补虚拟轮廓；在缺陷检测、轮廓匹配时要区分 “真实边缘” 和 “人眼主观脑补轮廓”。
五、空间几何错觉
1.核心定义
长度、平行、角度、大小完全一致的几何图形，因辅助线条、透视排布干扰，人眼误判尺寸、平行关系、空间位置。
2.常见类型
长短错觉：两端箭头朝向不同的等长线段，感知长度不同；
平行扭曲错觉：斜线干扰下，平行线看起来发生倾斜；
大小嵌套错觉：同等大小圆形，被外框包围后视觉尺寸差异明显。
3.工程意义
图像尺寸测量、几何标定必须依靠像素坐标客观计算，不能用人眼目测判定长宽、平行度。
六、颜色错觉
1.核心定义
客观上灰度 / 色相完全一致的色块，受周围颜色、阴影、环境遮挡影响，人眼判定为不同颜色。
2.经典案例
经典立方体灰度错觉：两个方块 RGB 数值完全相同，受阴影遮挡视觉一深一浅；
棋盘格红绿点阵：同一种粉色因排布位置，视觉呈现两种深浅粉色；
网格交点浮动灰点错觉。
3.工程意义
色彩识别、灰度阈值分割、色差检测必须依靠像素 RGB / 灰度数值，杜绝人眼主观颜色判断误差。
七、旋转运动错觉
1.核心定义
静态静止的图案，依靠环形渐变、色彩交替排布，使人眼产生图案在持续旋转、流动的主观动态感受。
2.工程意义
图像静态稳定性检测、画面频闪测试时，需要规避这类视觉干扰图案，避免误判图像抖动。
整体小结（启示）
- 人眼具有极强的主观补偿、脑补、对比修正能力，机器视觉只认像素客观数值；
- 图像量化、阈值分割、边缘提取、尺寸测量、颜色检测全部以数据为准，人眼仅做辅助效果验收；
- 马赫带、同时对比度等生理视觉特性，是图像增强、边缘检测算法设计的仿生理论依据。