人类能获得外界信息，约80%是通过视觉获得的。
当一个视觉信息通过眼睛进入大脑，并被正确处理后，人才获得了这个信息。这个信息也许包含：远近，高低，周围的障碍物，对话者的表情等等。这些信息可以帮助我们在日常生活中，根据周围环境，做出正确反应。
这个过程有一个专业的解读公式： 信息的获取＝感觉输入+大脑皮层的知觉处理
视觉信息两步处理过程
视觉=输入+大脑知觉处理
三大知觉学习模型
噪声模型
噪声的经典定义是：一个原始信号，经过传输和加工最终形成了一个新的信号，那么原始信号和新的信号之间存在的区别就叫做噪声。如果用视觉科学的语言描述噪声，则是：从视网膜将接收到的光刺激转变为电讯号开始，到大脑形成对物体的视觉为止，这个过程产生的最终知觉干扰叫做噪声。
如图显示，上边第一幅图是正常儿童能够看到的文字。下边第二幅图是弱视儿童被视觉噪声掩盖下看到的文字。
日常生活中的噪声多被理解为听觉信号，但在这里，我们指的是视觉信号下的噪声。听觉噪声就是在一定环境中不应该有的高分贝，嘈杂、刺耳的声音，因为这会影响我们听到有用的信息。而视觉噪声，就是干扰视觉系统从背景中提取有效视觉信号的因素。
eye++训练站根据噪声模型的原理，设计了噪声类训练：
则向交互模型
在弱视训练中，通过对周围参照视标空间频率的调整，帮助患者提升对目标视标的辨识度，从而治疗达到弱视治疗的目的。
轮廓整合模型
指嵌在不同噪声密度的背景上的、由12个Gabor斑组成的环状轮廓（如下图箭头所指）。
上面这个图，虽然看似杂乱无章，但是大脑能从中提取整合有用信息，也就是将12个组成环状的Gabor斑提取出来。这就是视觉系统的轮廓整合功能的体现。在Gabor斑密度较低的噪声背景下，我们会相对容易的找到这12个Gabor斑组成的圆环，但是在噪声密度较大的环境下，寻找这个环状Gabor斑就不那么容易了。
eye++训练站根据轮廓整合模型的原理，设计了轮廓整合类训练：
轮廓整合类训练界面
通过提升背景噪声的密度，训练患者在不同环境下找到圆环的能力，从而提升患者的视功能。
精心呵护爱（eye）的视界