视觉场自动分离为图形与背景
别名: 图底关系 · Rubin's vase · 图形背景分离
概念解释
看任何一片视觉输入，人不会把它当成一块均质的画面来处理，而是自动把它切成两部分：一块被当成图形（有轮廓、像是一个"东西"、感觉离得更近），剩下的被当成背景（被图形的边界"截断"、感觉在图形后面延伸、没有独立的形状）。这个切分叫图形与背景分离（figure-ground organization）。
最能说明这个判据的是那种正反两种读法都成立的双关图（比如经典的鲁宾杯/双人脸轮廓）：同一条边界线，画面里的其他内容完全没变，图形和背景的角色却可以互换——这说明图底分离不是画面本身自带的属性，而是视觉系统对同一份输入做出的一个判断。
机制
决定哪一侧当图形、哪一侧当背景，靠的是几条经验规律：面积更小的一侧、更对称的一侧、更凸的轮廓、被完全包围的一侧，更容易被判定为图形；此外，一条边界最终会被"分配"给它两侧中的一侧，这个分配本身就是关键——边界被分配给哪一侧，那一侧就获得轮廓、显得更靠前，另一侧则失去这条边界、被读成在后面延伸而没有自己的形状。
当画面里支持某一种分配的线索和支持另一种分配的线索强度相当时，判断就不会稳定下来，会在两种读法之间来回切换——这正是双关图会"翻转"的原因：边界归属没有被唯一确定，视觉系统只能交替尝试两种分配。
怎么研究
图底关系的经典研究就是使用双关图，让观察者报告某一时刻感知到的是哪一侧是图形、翻转发生的频率和间隔，用来研究是什么因素能让某一侧更容易、更持久地被当成图形。另一条研究路线深入到大脑皮层层面，记录视觉皮层里对边界产生反应的细胞，检验它们的反应强度是否会随"这条边界被分配给哪一侧"而改变——如果确实改变，说明边界归属这个判断在很早的视觉加工阶段就已经完成，不是等到更高层的物体识别之后才发生。
边界
面积、对称性、凸性这些经验规律给出的是倾向，不是决定性规则：当它们同时存在且相互矛盾时（比如小的一侧不对称、大的一侧却是凸的），哪一侧最终被当成图形需要看具体线索的组合，不能只套用单一规律下结论。
图底分离本身只回答"哪块是图形、哪块是背景"，不回答图形是什么、背景里还有没有别的东西——这些是识别层面的问题，晚于图底分离发生，依赖的是分离已经完成之后的进一步处理。