(2017-12-31 23:10:25)

再过四十分钟2017年就切底结束，无需吾费心，2018年就会不约而至。吾希望能够在这一时刻到来之前而进入梦乡，不再去思考日落、周末、月底、年终之类的事情。基因的表达（戏剧性）和遗传（自私性）决定了生命个体之竞争本性，因为缺少竞争优势的个体将被其他个体所挤压排斥，缺少竞争优势的种群也将被优势种群吞灭，所以个体欲望与集体道德将是人类永远讨论之主题。

人有五官（眼、耳、鼻、口、身）、六根（眼、耳、鼻、舌、身、意）、七窍（眼x2、耳x2、鼻x2、口（舌）、），《庄子·应帝王》云：“人皆有七窍，以食、听、视、息。”五官指具体身体器官，佛学六根指欲念，庄子七窍指人的经络。故而，佛学的六根与庄子的七窍类似，五官六根七窍讲的就是芸芸众生。贝叶斯定理并非是想告诉吾人世界在本质上和理论上都是不确定的，而是阐述了人类认识论的不确定性，或者人类认识之局限性。吾原本以为脊椎是大脑之退化，其实不然，不仅脊椎是大脑之退化，而且眼耳鼻舌身都是大脑之退化。其中，眼睛是个非常复杂的器官，视觉能力更是个复杂概念，据说人脑中约有50%以上的神经元与处理视觉信号有关。

佛学中将眼耳鼻舌身意称六根，色声嗅味触法称六尘，所谓根即本来之意，所谓尘即染污之意。何为六尘？以能染污情识之故，明、暗、质、碍以染污其色；动、静、美、恶以染污其声；通、塞、香、臭以染污其嗅；咸、淡、甘、辛以染污其味；离、合、冷、暖以染污其触；生、灭、善、恶以染污其法，呜呼哀哉！虽然，吾人有六根，但是世间有六尘，染污使之六根不能清净，故而芸芸众生六根不净也。吾有一个研究小组，从事图像处理已经有十二年的时间了，从这个维度观察，今天就是一幅清晰的图像，历史就是一幅模糊图像，未来就是一幅“图像网络”。

就生理学之意义来说，六根是人接受外界信号的器官（传感器），六尘是被接受的信息（信号）。眼睛见到的一切为色，耳朵听到的一切为声，鼻子闻到的一切为嗅，舌头尝到的一切为味，身体感受到的一切为触，大脑对“五根”传感的“五尘”信号之融合为法。故而有推论云，汝所“看”到的世界只是是汝性灵之映像。然而，眼睛仿佛只是一面镜子的说法，其实是大错而特错的。眼睛不仅具有感觉光度（luminance）之能力，而且还有辨别色彩Color能力；不仅具有感觉频谱范围（Spectrum）之能力，而且还有视力（visual acuity）和视觉范围（range）之能力；不仅具有对时间频率（frequency）的感知能力，而且还有对运动的感知能力，随从运动(eye pursuit movement)能力；甚至还有感觉空间频率变化，即对比度的能力(contrast sensitivity）。

眼耳鼻舌身意是（基础）前六识，第七识是末那识，是一个将信息组合、相关与联想的聚融计算过程，将前六识（传感器）所感知到的信息融合，并将对未来态势评估之预判传递给第八识，阿赖耶识（集体潜意识）。第八识（阿赖耶识）就是专门记录芸芸众生善恶事的智（慧）库（意识形态），纵使百千劫也不会遗失和消亡，从此就建立了因果（逻辑）报应之假说。作为前六识中的第一识，为了能够传感“色”，（人）眼中有大约1.2亿个视杆细胞（rod cells)用来感知光度的，600-700万个视锥细胞（cone cells)用来辨色。另外还具有三种色细胞，即红光（570nm)、绿光(535nm)、蓝光(445nm)，又称三色素视觉动物（trichromats）。第六识似乎就是（根据某个融合规则）直接对源图像灰度进行融合，虽然是最低层次的融合，但其保留信息的能力最强大，对配准精度的要求也更高，故而称之为像素级图像融合。

在前六识（像素级的）基础上，提取其特征信息进行综合性分析和融合，（第七识或末那识）从多传感器图像中提取原始信息特征，压缩信息并保留图像的复合特征，故而称之为特征级图像融合。“色”是一种非常丰富多彩物质形式。故而需要人眼在光谱可区分的色泽大约有150种，即光谱内只要有3-5nm的增减，就可被视觉系统分辨为不同的颜色。这都是靠三种感光锥细胞的组合来做到的。而人类可感知的波长范围是380nm~780nm，正常人的最少可辨视觉阀值约0.5”，最大视觉范围200度(宽)×135度(高)。在正常环境亮度下，对15~20Hz信号最敏感，闪烁感flicker强烈，而超过75Hz（CFF）则不反应（看不出闪烁）。

“频率主义”不是“结构主义”，“频率主义”意味着，仅从（非所有）样本中收集数据，是导致统计学问题中出现不确定性之主要原因。尽管如此，人之眼球最大随从速度为4～5度/秒，假如物体运动速度超过5度/秒，吾人就无法跟踪运动物体了。最敏感在2~5个cpd（cycle per degree) ，空间截止频率为30-50cpd。人类对比的感觉能力要比对绝对亮度的感觉能力高，这也是老司机在夜间开车时为什么不断交替长短灯之缘故。决策级图像融合是最高层次的融合，也是对未来态势之评估，从源图像中获取特征信息并进行预处理，合并成一个全局性的联合决策。决策级图像融合之实时性和容错性最高，损失的图像信息量更大，预处理（末那识）的要求也比较高，相当于（阿赖耶识）第八识，是对（未来）来世之信息贡献。

贝叶斯定理可以精确的说明在已知新证据X的情况下，应该改变多少关于A的信念。在这个等式中，p(A)是新证据X出现之前吾对A的先验信念，或者说是第八识（阿赖耶识）。p(X/A)是在A确定的前提下，将会得到证据X的可能性，相当于第六识（意识）。P(A/X)是在考虑新证据后吾对于A的后验信念，也就是第第七识（末那识）。贝叶斯网络，从理论上讲是一个NP-complete，即现阶段没有可以在多项式时间内完成的算法。但是，贝叶斯网络却是一种不定性因果关联模型，并且能够有效地进行多源信息表达与融合。假设宇宙是复杂网络，假设脑网是复杂网络，假设图像也是复杂网络，那么吾人似乎就得出了一个重要而诡异的结论。