在工业和军事领域中,计算机视觉正发挥着越来越重要的作用,与现有的计算机视觉系统相比,人类视觉系统能感知由非亮度特征定义的二阶运动,且具有优越的运动计算能力,研究人类视觉系统感知的原理将促进计算机视觉的发展。本文围绕人类视觉感知原理,开展了如下工作:研究了Reichardt相关模型,并以此为基础完成了一阶运动系统的建模与实现,分别用Gabor函数和Gamma函数作为空间和时间滤波器。在每一空间频率—方位通道内,用空间位置相同但相位不同的分解信号各自与对方的时间延迟相乘之后差的绝对值来度量信号在此通道中表现出的运动能量,同时根据该差的符号与该通道的方位信息,确定信号在此通道中表现出的运动方向。在每一空间位置,取每一空间频率通道所有方位输出的矢量和作为该空间频率通道的输出,并按赢者取全(Winner-Take-All)的原则组合各空间频率通道的输出,得到该位置处的运动强度。提出了Gabor滤波器组设计的5大原则,并根据该原则得出了最优滤波器组参数。在一阶运动感知模型的基础上建立了二阶运动感知模型,该模型由纹理提取模块和运动能量计算模块组成。其中,运动能量计算模块即为一阶运动感知系统,在此之前增加了纹理提取模块,此模块由一个具有空间频率选择性的高斯差分(DOG)线性空间滤波器、一个Gamma差分线性时间滤波器和一个非线性变换(如全波整流)组成。本文对此模块中的滤波器组展开研究,从空域和频域对它们进行了分析。研究了目前存在的二阶运动现象,从其内在本质分析这些信号,将一阶运动现象与二阶运动现象从频域上区分开来,并对二阶运动现象进行归纳与分类。用建立的二阶运动感知模型来检测本文所关注的一些二阶运动刺激,由实验结果分析该模型的适用条件与范围。