鹰能从复杂的自然背景中敏锐地捕获、跟踪地面奔跑的猎物。动物强大的视觉功能一直吸引着广大工作者对其视神经信息处理系统进行研究。通过仿生动物视觉神经信息处理系统实现复杂背景下的运动目标检测与跟踪,往往需要提取目标静态特征、动态特征及两者复合特征,自底向上实现对目标的注意。静态特征是动态特征的基础,本文主要研究基于视觉感知机理的复杂背景下目标静态特征提取和识别问题,通过深入探讨和分析模型改进、纹理特征提取和兴趣目标识别等问题,提高兴趣目标在显著图的显著程度,从而达到首先或率先聚焦兴趣目标。本文首先分析视觉注意模型的研究现状,讨论人类感知系统的结构与特点。在Itti模型中加入轮廓特征提取,建立了改进模型,并通过实验验证该改进模型能较大程度提升兴趣图描述目标区域的准确性。其次,利用灰度共生矩阵提取人造物体和自然物体的纹理特征,自然景物的纹理特征和人造景物的纹理特征存在差别,自然景物的纹理较粗糙而人造景物的纹理较细致。最后,在Itti模型上融入轮廓和纹理特征,改进计算模型,进行试验比较验证。