视觉假体是目前世界上修复视觉功能的一种有效手段，给因视网膜色素变性和老年黄斑变性等疾病致盲的患者带来了福音。它通过使用电极阵列刺激视觉通路中功能完好的神经组织，在视觉中枢诱发光幻视，为植入者恢复部分视觉。近年来，视觉假体发展迅速，已有部分产品获得美国FDA和欧洲EMA临床应用批准。然而由于电极制造工艺、生物相容性等因素的限制，目前视觉假体的电极数目仍然十分有限，仅能为植入者提供低分辨率的视觉感受。同时，假体视觉还存在扭曲、缺失、颜色和形状不规则等现象。临床研究表明，目前假体植入者的视敏度远远低于正常视觉，完成日常任务仍然存在一定的困难。为了探索如何在电极数目有限的条件下为植入者提供更多有用的信息，改善假体植入者的视觉感受，提高完成各类日常任务的能力，本研究开展了基于全局对比度显著性检测模型的仿真假体视觉优化研究。　　为了提高植入者的物体识别能力，针对假体视觉分辨率低，颜色不规则、轮廓信息丢失的现象，本文提出利用背景信息的显著性模型突出感兴趣物体，减少背景信息。首先采用GS_GD显著性模型、形态学重建和连通区域提取感兴趣物体，然后结合边缘信息增强图像信息，有效突出前景物体。实验结果表明，提出的图像处理策略显著地提高了被试的物体识别能力，验证了所提出策略的有效性。　　针对目前仿真假体视觉研究中图像处理策略算法复杂，计算量大，不能实时优化视觉信息的问题，本文提出利用图像全局颜色对比度和强度信息的显著性模型提取感兴趣物体，结合边缘信息补充图像轮廓信息和少量背景信息，实时地突出前景物体，弱化背景信息。眼手协调实验结果表明提出的策略能够实时有效地优化有限分辨率下被试的视觉感受，显著地提高了被试完成实验任务的表现。　　研究结果表明本文提出的方法在有限的分辨率下为被试带来了更好的视觉感受，提高了被试完成日常任务的能力，对未来视觉假体中图像处理模块的设计提供了一定的理论依据。