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视觉是人类与环境进行交互的最主要功能，人类从外部获取信息的80％来自于视觉。视觉研究与人脑信息处理加工、学习记忆、抽象思维等高级功能具有紧密的联系，是加深对脑功能认识的重要途径。视觉本质上是一种感觉，是对外界视觉场景的理解，依赖于生理解剖结构的物质基础，而视觉场景通常处于动态变化之中。当前视觉信息处理一般着重于对处理算法的研究，主要对静态图像进行处理，而忽略了视觉感受器件与生物信息处理系统的功能特性，虽然在各领域取得了广泛的应用，但是也存在一些问题。比如在低层处理中难以区分物体和背景，难以获取视觉场景的时间信息，以及视觉信息的融合问题等等。因此说，当前的视觉信息处理方法要得到发展，以满足应用上的需要，一个重要途径就是与认知科学相结合，探索更符合生物学实际的视觉信息处理机制。
本文简要介绍生物视觉系统的运动感知问题，并对Heeger与Simoncelli建立的F平面模型以及Jonathan Chey等人建立的多层网络模型进行比较和分析。在此基础上，总结出视觉运动信息处理系统的基本结构，并结合模型对系统的各个功能模块进行简单介绍，阐述了视觉的初级运动检测、选择性注意机制等。最后对全文进行总结。