自动目标识别是当今世界军事技术研究中最具攻关性的课题之一,众多计算机视觉技术均应用于该课题的研究领域中。许多诸如物体边缘检测、空间位置估计和运动跟踪等对于生物视觉来说是轻而易举视觉任务,然而至今在计算机视觉上仍然不能得到很好的解决,由此成为制约自动目标识别技术发展的一个瓶颈。本论文的完成基于2003航天支撑基金项目“基于生物视觉的自动目标识别算法研究及仿真”的研究工作,提出了一种生物视觉感知系统中的感受野改进模型,并将这种模型应用于自动目标识别中的物体边缘检测和运动估计及跟踪等关键技术的研究中。主要内容包括:(1)在广泛查阅国内外文献的基础上,讨论了几种具有代表性的经典和非经典感受野模型以及对它们的改进;实际上,对感受野模型的每一次改进均对应着某种视觉生理机制的融入。发现对于一种有趣的视觉生理机制:当人眼长时间注视某一斜方向变化的光强时,会对该方向的光强变化变得敏感;传统的生物视觉各向同性感受野模型及其改进型均不能对它进行解释。于是,提出了一种具有任意方向的各向异性弹性感受野模型。(2)利用所提出的具有任意方向的各向异性弹性感受野模型成功地解释了生物视觉同时对比现象,建立了生物视觉同时对比机制的数学模型。并对将生物视觉同时对比机制的数学模型应用到边缘检测的高通滤波技术中的可行性进行了研究,从而提出了“一种新的基于区域角度搜索的各向异性高通滤波算法”和“各向异性高通滤波中的一种改进型边缘方向估计算法”。(3)利用所提出的具有任意方向的各向异性弹性感受野模型成功地解释了生物视觉的注视现象,基于生物视觉突触短时可塑性导致视觉感受野在接受外界持续刺激时将发生感受野形变这一生理现象,提出了对感受野形变的假设,并建立了能描述生物视觉注视机制的数学模型。而“基于人眼视觉注视机制下突触短时可塑性的图像边缘检测算法”的提出也刚好验证了假设的合理性。进一步的研究使得这种基于视觉注视机制的自适应线型滤波算法得以建立和完善。(4)将所提出得具有任意方向的各向异性弹性感受野模型应用于运动估计中。提出了物体运动产生“虚拟边缘”这一新的概念,并对“虚拟边缘”给出了严格的数学定义,采用该感受野模型作为能检测“虚拟边缘”的探测函数,将该函数引入小目标运动事件中,分别建立了理想的帧间差探测函数模型和实际的帧间差探测函数模型。在对这两种模型的分析比较中,明确了参数选择策略,从而提出了一套基于帧间差探测函数模型的运动估计算法。(5)设计了几种新的模块用于解决目标跟踪中的方向纠错、可实现性和实时性问题,并将这些模块与前文所提出的运动估计算法相结合,从而构成了一套基于帧间差探测函数模型的运动目标跟踪算法。实验表明,该目标跟踪算法能够有效地对在简单和复杂背景下运动的小目标进行跟踪。随后对这种目标跟踪算法的复杂度进行了分析和比较。本文的最后对主要研究成果进行了概括,并指出以后需要进一步研究的问题和探索方向。