初级视觉时空信息的神经表达和处理

该项研究探讨了小波分析用于初级视觉信息表达的理论意义。提出了Gabor小波表达与编码的新概念，建立了用于视觉图象重建立与数据压缩的算法，用神经网络方法解决算法的收敛及非正交性问题，开展了计算模拟实验。基于已建立广义gabor函数模型，探讨了在参数空间下，神经元感受野的动态特性，其计算机模拟结果与生理实验结果相一致。探讨了用BP神经网络解决T-C识别问题中的联系矩阵的初始化及内部表象问题。神经信息的表达，编码与处理是神经科学研究的重大课题之一。故本项研究具有一定的科学意义。而所建的图象重建与数据压缩的算法及软件有一定的应用前景。