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在视觉图像处理中,可用三高斯模型来模拟视网膜神经节细胞的感受野,这可以在一定程度上对图像信息,比如图像的边缘、细节等信息进行增强.但是在对大量的图像进行处理时,为了达到比较理想的效果,就需要人为地来改变模型中的相关参数,这是一个十分耗时的过程.基于此,本文提出一种基于忆阻交叉阵列的自适应三高斯模型.这种模型是在传统三高斯模型的基础上,根据所需处理图像的局部特征,利用忆阻交叉阵列的特性动态地改变模型参数,以达到对局部图像最优增强的目的,从而使整幅图像的增强效果更好.首先,根据图像的局部亮度信息来确定忆