本文对单个神经元振子进行了动力学分析,提出并实现了基于Wilson Cowan振子和松弛振子的生物神经网络,利用该生物神经网络实现了对灰度图像的分割和注意区域转移。本文还借鉴了生物神经网络中侧电势的概念,研究了基于领导者追随者机制的注意区域转移。本文的研究成果对模拟人类大脑对视觉信息的处理,探索发现视皮层处理场景的机理,从生理学的角度解释视觉系统处理外界光刺激时的反应有着较高的理论价值和现实意义。本文的研究工作主要包括以下三个方面:(1)对Wilson Cowan神经元振子和松弛振子进行了动力学分析。通过对单个振子的动力学分析,了解了单个神经元振子产生神经振荡的条件,为构建生物神经网络打下了基础。(2)构建了生物神经网络,利用计算机数值求解,实现了简单灰度图像分割。对Wilson Cowan振子和松弛振子分别进行了二维平面扩散耦合,构建了基于这两种神经元振子的生物神经网络,其实质是相互耦合的常微分方程组。实验结果发现,从任意位置出发的神经振子,经过一定时间之后,同一物体对应的神经元将会按照完全相同的频率相位和振幅进行振荡,而不同物体对应的神经元群体之间则会以某种方式区分开来,不管是以频率、相位或者振幅。(3)利用分割结果,按照区域之间的竞争胜者为王和抑制返回原则,模拟了注意区域转移。除了生物神经网络进行图像分割之外,本文还采用了侧电势和领导者追随者机制,进行了图像显著区域的挑选。分割结果生成主要区域以后,采用中央周边机制计算所有区域的显著性,按照每个区域显著性的大小,依次选择显著的区域予以关注,最大程度模拟人眼进行注意区域转移。本文提出的方法均经过了计算机模拟实验,实验结果说明,本文研究的方法对生物视觉系统的建模有重要的理论意义和现实价值。