错觉现象是人类视觉中的一种感知现象,是指由于受到形、光、色等的客观干扰和来自生理心理的主观潜意识影响,使得人类视觉系统感知与实际不一致。依据现有文献分析,大部分视觉错觉是在自然界捕食者对抗被捕食者伪装的进化过程中形成的。由此可见,视觉错觉是人类视觉系统的重要特征之一,研究其感知机理和检测方法具有十分重要的意义。目前对错觉轮廓的生理心理学研究及计算机检测算法都以光滑错觉轮廓为主要研究对象。然而,自然界及现实生活中事物的轮廓通常是不规则的形状或者非光滑的轮廓,仅对光滑的错觉轮廓做研究并不能满足现实的需求。因此,本文以Ehrenstein错觉现象中的非光滑错觉轮廓作为主要研究对象,对其特征及检测方法进行了研究,主要贡献如下:本文构造Ehrenstein错觉轮廓数据集,设计心理学实验并分析Ehrenstein错觉轮廓由光滑变为不光滑过程中受试者的错觉轮廓感知及亮度增强感知变化。实验结果发现,受试者在诱导物的不同区域会产生亮度增强或者亮度削弱感知,即产生比真实更亮或者更暗的感觉,同时错觉轮廓出现在这些区域的边界处。与光滑错觉轮廓感知中受试者会观察到完整的轮廓不同,受试者感知非光滑错觉轮廓时可能观察到部分轮廓或无轮廓。基于人类视觉系统中的感受野原理,本文构建针对Ehrenstein错觉轮廓的亮度增强感知模型,并首次利用相位一致性算法及通过优化Log-Gabor滤波函数得到的Exp-Gabor滤波函数,实现计算机模拟人类视觉中错觉亮度增强感知现象。依据现有的心理学相关文献分析,Ehrenstein错觉轮廓感知过程可以分为两个阶段:亮度增强感知及错觉轮廓修复。现有错觉轮廓检测算法没有结合错觉轮廓亮度增强感知现象,致使其对非光滑错觉轮廓的检测结果可能并不符合人类视觉感知特性。因此,根据本文提出的Ehrenstein错觉轮廓亮度增强感知模型,通过优化现有轮廓检测算法,本文提出了一种符合人类视觉感知特性的Ehrenstein错觉轮廓检测算法。相对于光滑错觉轮廓,非光滑错觉轮廓更符合自然界的随机性及非规则性等特点,本文着重研究非光滑Ehrenstein错觉轮廓,为计算机模拟人类视觉系统识别现实生活中存在的错觉轮廓现象及部分遮挡物情况等,提供很好的理论分析及实现基础。