视网膜的视觉生理功能和数学模型的研究和在图像处理中的应用详细说明

　　视网膜的视生理功能、机制及其数学建模等一直是视觉及其应用领域的研究热点。本文对人们在视网膜的视觉生理功能研究上的发现进行了提炼和分析；对基于视网膜视生理机制的数学建模及其在图像处理/理解中的应用做了回顾和总结。首先对人们已经发现的关于视网膜在目标边缘与轮廓的提取、图像编码和运动检测等三个方面的功能及其机制进行论述，然后就视网膜功能机制的神经网络建模以及相关神经网络模型在图像处理中性能进行了分析、比较和总结，最后就视网膜的不同生理功能之间、神经网络模型与视网膜生理功能之间的关系进行了讨论。

　　视网膜是位于视觉系统最前端的具备感光功能并能对所接受到的刺激信号进行初步处理的组织。它由若干层神经细胞通过不同的突触连接形成复杂的网络，完成初级的视觉功能。对视网膜（以及对整个视觉系统）进行研究一方面可以帮助人们认识视觉的机理，同时又有着广泛的工程应用背景，图像处理和识别、计算机视觉等领域的关键问题的最终解决或都将依赖于人们对生物视觉机制的揭示。揭示视觉系统的机理并从中获取有益的启示，目前仍然是计算机视觉领域既具吸引力又有挑战性的工作之一。

　　生物（包括人类自身）的视觉系统是视觉（图像）信号处理的一个典范。作为视觉系统信息处理的最前端，视网膜首当其冲成为脑科学等领域的研究热点之一。对视网膜的研究始于20世纪初人们对细胞认识的深入，如H. Fer. Hartline于1938年首先明确了感受野（receptivefield）的概念和侧抑制（lateral inhibition）机制，1953年Stephen Kufler对感受野的定义作出了更精细的描述并阐述了猫眼视网膜神经节细胞（ganglion cell）感受的同心圆模型。1962年David Hubel和Torsten Wiesel揭示了感受野高度依赖于所采用的视觉刺激图形的特性，这对感受野的定义产生了重要影响。1966年，Enroth-Cugell和Robson把神经节细胞分为X-cell和Y-cell等等。