人类的视觉感知系统可以在极短时间内对目标物体进行识别检测,分析和理解,其高效性和精准性是目前计算机系统难以达到的水平。对视觉感知机制进行深入研究并将其应用到图像识别和检测中,对现代社会计算机视觉处理具有重要意义。本文考虑到视觉机制与生物视觉感知高效性之间的密切联系,构建多层级神经信息交互模型并应用于图像处理。首先引入经典感受野方位选择性、非经典感受野大外周抑制以及高级视皮层反馈机制,构建了基于视觉精细感知机制的响应模型。然后考虑颜色特征信息融合以丰富图像信息的提取,利用交叉感受野编码机制实现神经元信息交互,模拟视觉感知的主观能动性,强化边缘信息的连续性,完成图像边缘信息的检测。最后引入初级视皮层视通路并行处理通道,融合局部信息和整体信息,结合高级视皮层的精细化视觉处理实现边缘检测。本文的创新性和研究成果如下:(1)考虑视觉信息传递的层级性和前馈性,提出了方位层级细化与纹理动态抑制相结合的轮廓检测方法。首先提出了经典感受野的视觉特征精细感知方法,提高了轮廓方位的检测精度;此外对前级最优朝向采取多尺度特征融合策略,实现了朝向响应的多尺度优化;之后模拟了非经典感受野响应的动态抑制机制,可以有效去除响应中的纹理细节;最后构建视觉显著性信息的反馈融合模型得到最终的轮廓响应。选择Ru G40图像作为检测对象,结果显示最优性能指标为0.48,整体上优于其他主流方法。(2)考虑交叉感受野放电编码机制和视觉显著信息的主动性,提出神经元信息交互与视觉显著信息动态寻优相融合的边缘检测方法。首先提出基于颜色调控的视觉信息融合,实现彩色图像信息的丰富化;然后利用交叉感受野放电活动可编码更精细视觉信息的机制,实现视觉信息的精细交互;采用神经元周边激励融合机制,保留细节信息凸显边缘信息与背景的差异性;最后考虑视觉感知的主观能动性,构建视觉显著信息的多方向动态寻优模型,强化边缘信息的连续性,完成图像边缘信息的检测。以细节丰富、粘连重叠的彩色菌落图像边缘检测为例,得到的重构相似度指标均值高达0.87,检测效果显著。(3)提出基于视通路并行处理通道的边缘检测方法。考虑图像的颜色特征,对颜色分量进行响应融合。在初级视皮层通路中引入多路径并行处理通道,一方面基于初级视皮层较小面积感受野来整合局部信息,另一方面基于初级视皮层的显著图原理形成轮廓显著图,在去除无关信息的同时完好的保留了局部信息。引入高级视皮层编码精细视觉信息机制形成整体轮廓,通过反馈融合强化细节信息,实现图像边缘信息检测,并应用于道路车道线检测,检测效果明显优于对比方法,说明了本方法的可行性。