1.仿生物跳跃眼动信息处理机制的目标轮廓检测方法，其特征在于包括以下步骤：A、输入经灰度处理的待检测图像；

B、预设多个方向参数的Gabor滤波器组，对待检测图像中的各像素点分别按照各个方向参数进行Gabor能量计算，获得各像素点的各个方向的Gabor能量值；

C、每个像素点取各个方向Gabor能量值中的最大值，组成待检测图像的最大值图；

D、采用二维高斯差分函数建立初始DoG模板，所述初始DoG模板为圆形，并包含圆形的中心区，所述中心区内各像素点值均为零值；

E、在初始DoG模板上预设一个与中心区共圆心的环状的待置零区域，对待置零区域内的全部像素点值进行置零，置零后生成一个变换DoG模板；

F、用变换DoG模板对最大值图进行滤波，得到各个像素点的变换滤波结果值；

G、对各个像素点的变换滤波结果值修正，得到各个像素点的修正滤波结果值，进而得到修正抑制图；

H、将最大值图中各像素点的Gabor能量值减去修正抑制图中对应的像素点的滤波结果值，作为该像素点的轮廓值；

I、对上述轮廓值使用非极大值抑制和双阈值处理，得到最终轮廓图。

2.如权利要求1所述的仿生物跳跃眼动信息处理机制的目标轮廓检测方法，其特征在于：所述步骤B中Gabor滤波器组的二维Gabor函数表达式如下：其中 γ为一个表示椭圆形感受野长短轴比例的常数，参数λ为波长，σ为DoG模板中心区的带宽，1/λ为余弦函数的空间频率，是相角参数，θ为Gabor滤波的方向参数；

Gabor能量图计算模型如下：

其中

I为待检测图像，*为卷积运算符。

3.如权利要求1所述的仿生物跳跃眼动信息处理机制的目标轮廓检测方法，其特征在于：所述步骤C中Gabor能量值中的最大值由式(4)得到：所述各像素点的最优方向由式(5)-(7)得到：φI(x,y)＝θk    (5)；

k＝arg max{Eλ,σ,θi(x,y)|i＝1,...,Nθ}    (7)；

其中φI为最优方向，k为各个方向参数的编号，Nθ为方向参数的个数。

4.如权利要求1所述的仿生物跳跃眼动信息处理机制的目标轮廓检测方法，其特征在于：所述步骤D中初始DoG模板对应的表达式如下：DoG模板对应的距离权重模板表达式如下：其中 ||·||1为一阶(L1)范数。

5.如权利要求1所述的轮廓检测方法，其特征在于：所述步骤E中待置零区域对应的数学模型如下：待置零区域用集合表示为{x,y|x2+y2≤R+d,x2+y2≥R}    (11)；

其中R为待置零区域的内圈半径，d为待置零区域的宽度。

6.如权利要求1所述的轮廓检测方法，其特征在于：所述步骤B中的多个方向参数的Gabor滤波器组，其不同方向的滤波器个数为8-12个，在360度内等弧度分布。

7.如权利要求1所述的轮廓检测方法，其特征在于：所述步骤G中的修正是指对变换滤波结果值乘上预设的参数。

8.如权利要求1所述的轮廓检测方法，其特征在于：所述待置零区域的宽度为4-6。