由于科技的日新月异,计算机视觉被广泛的应用在各个领域中,其中,关于节省储存空间、视频识别、滤除干扰及其整合应用为当前重要的课题。本文提出架构于视觉错觉理论的全向式视频摄取整合处理应用,在视觉错觉理论的基础上引入数据压缩编码技术等数学模型研究分析图像压缩编码、模糊量化识别等技术原理及机制模型,希望能够在图像处理、计算机视觉等相关领域得到应用。本文首先介绍视觉视频感知技术原理及相关的智能优化与图像处理算法;针对视觉视频预处理过程,利用模糊优化方法实现视频特征量化,设计了优化模糊向量压缩器,来实现图像预处理优化,达到视频特征提取与数据压缩目的;其次,设计马尔可夫模糊模型做为实现视频入侵检测的应用;并通过感测组件技术仿真并演练机器人的自主导航。最后提出视觉错觉的数学模型,并提出基于全向式视频视觉感知控制的智能算法整合于机器人的自主导航。论文的创新点主要体现在:（1）通过观赏距离提出了智能优化算法的模糊向量压缩器,并应用在视频压缩,设计较佳的算法以实践更好的压缩比,来实现与保持更好的提取视频质量。（2）通过观赏概率提出了基于图像处理及马尔可夫模型的监控系统,用于视频的入侵检测,对于非入侵情况以及摄像机特征提取效果不佳等监控系统问题均能有效解决。（3）通过观赏路线提出了具有无线感测定位功能的平台,不仅保证机器人自动避障功能,而且具备行动轨迹自动优化功能,可以短时间内计算出合理的避障路径。此外,通过观赏角度提出基于视觉错觉的数学模型,未来模型可应用于被动式机器人视觉,根据上述创新成果,还建立架构于视觉错觉理论的全向式视频摄取机器人控制模型,可实现机器人的自动避障功能,避免了非线性和不规则行进环境中的复杂障碍。