基于生物视觉的运动信息处理的综述报告

【摘要】：视觉是人类与环境进行交互的最主要功能,人类从外部获取信息的80%来自于视觉。视觉研究与人脑信息处理加工、学习记忆、抽象思维等高级功能具有紧密的联系,是加深对脑功能认识的重要途径。视觉本质上是一种感觉,是对外界视觉场景的理解,依赖于生理解剖结构的物质基础,而视觉场景通常处于动态变化之中。当前视觉信息处理一般着重于对处理算法的研究,主要对静态图像进行处理,而忽略了视觉感受器件与生物信息处理系统的功能特性,虽然在各领域取得了广泛的应用,但是也存在一些问题。比如在低层处理中难以区分物体和背景,难以获取视觉场景的时间信息,以及视觉信息的融合问题等等。因此说,当前的视觉信息处理方法要得到发展,以满足应用上的需要,一个重要途径就是与认知科学相结合,探索更符合生物学实际的视觉信息处理机制。本文简要介绍生物视觉系统的运动感知问题,并对Heeger与Simoncelli建立的F平面模型以及Jonathan Chey等人建立的多层网络模型进行比较和分析。在此基础上,总结出视觉运动信息处理系统的基本结构,并结合模型对系统的各个功能模块进行简单介绍,阐述了视觉的初级运动检测、选择性注意机制等。最后对全文进行总结。