1.基于非经典感受野和线性非线性调制的轮廓检测方法，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，将待检测图像的各个像素点分别作为非经典感受野中心神经元；

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滤波，获得各像素点的各个方向的Gabor能量值；对于每个像素点，选取其各个方向的Gabor能量值中的最大值，作为该像素点受经典感受野的刺激响应，即为该非经典感受野中心神经元的刺激响应，该最大值对应的滤波方向作为该像素点的最优角，即为该非经典感受野中心神经元的最优角；

C、构建视网膜神经节细胞中的X细胞和Y细胞仿真模型；

D、对于X细胞通路的响应计算：

基于各个非经典感受野中心神经元，计算出各个非经典感受野对其中心神经元的空间总和调制权值，并将其归一化，同时计算出各个非经典感受野对其中心神经元的距离权值响应，然后通过各个非经典感受野对其中心神经元的距离权值响应与对应的归一化的空间总和调制权值相乘得到X细胞对应的各个中心神经元受非经典感受野的刺激响应；

E、对于Y细胞通路的响应计算：

沿非经典感受野中心神经元外沿间隔均匀设置多个方向，在预设的各个方向上预设多个基点，计算出各个非经典感受野的基点对其中心神经元的空间总和调制权值，并将其归一化，同时计算出各个非经典感受野的基点对其中心神经元的的距离权值响应，通过各个非经典感受野的基点对其中心神经元的距离权值响应与对应的归一化的空间总和调制权值相乘得到Y细胞对应的各个中心神经元受非经典感受野的刺激响应；

F、分别求出X细胞、Y细胞对应的各个中心神经元受经典感受野和非经典感受野联合调制的刺激响应，将上述X细胞、Y细胞对应的联合调制的刺激响应取正后相加，相加值作为该中心神经元对应像素点的轮廓值；

G、对各像素点的轮廓值使用非极大值抑制和双阈值处理，得到各像素点的最终轮廓值。

2.如权利要求1所述的基于非经典感受野和线性非线性调制的轮廓检测方法，其特征在于：所述的步骤D中：

分别计算得到各个非经典感受野对其中心神经元的对比度权重函数，并分别根据各非经典感受野中心神经元对应的最优角计算得到各非经典感受野中心神经元朝向权重函数，进而计算出各个非经典感受野对其中心神经元的空间总和调制权值，并将其归一化；

计算出各个非经典感受野对其中心神经元的距离权重函数，将这一距离权重函数与其中心神经元受经典感受野的刺激响应进行卷积得到各个非经典感受野对其中心神经元的距离权值响应。

3.如权利要求2所述的基于非经典感受野和线性非线性调制的轮廓检测方法，其特征在于：所述的步骤E中：

所述的基点延预设的方向分布在非经典感受野，对各基点进行高斯加权得到各基点的能量及角度；分别计算得到各基点对其中心神经元的对比度权重函数，并分别根据各基点的角度计算得到各非经典感受野中心神经元朝向权重函数，进而计算出各个非经典感受野的基点对其中心神经元的空间总和调制权值，并将其归一化；

计算出各个非经典感受野的基点对其中心神经元的距离权重函数，将这一距离权重函数与其中心神经元受经典感受野的刺激响应进行卷积得到各个非经典感受野的基点对其中心神经元的距离权值响应；

通过各个非经典感受野的基点对其中心神经元的距离权值响应与对应的归一化的空间总和调制权值进行卷积得到Y细胞对应的各个中心神经元受非经典感受野的刺激响应。

4.如权利要求3所述的基于非经典感受野和线性非线性调制的轮廓检测方法，其特征在于：所述的步骤F中，分别将X细胞、Y细胞对应的各个中心神经元受非经典感受野调制的刺激响应与抑制系数相乘得到乘积，再将其中心神经元受经典感受野的刺激响应减去上述乘积分别得到X细胞、Y细胞对应的联合调制的刺激响应。

5.如权利要求4所述的基于非经典感受野和线性非线性调制的轮廓检测方法，其特征在于：所述的步骤B具体如下：

所述的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滤波的角度参数；

I(x,y)为待检测图像，*为卷积运算符；

Gabor能量值计算如下：

其中θi为Gabor滤波的某一角度，Nθ为Gabor滤波的角度的个数；

Ec(x,y)为像素点(x,y)的各角度Gabor滤波能量值的最大值， 为Ec(x,y)对应的滤波角度，作为像素点(x,y)的最优角。

6.如权利要求5所述的基于非经典感受野和线性非线性调制的轮廓检测方法，其特征在于：所述的步骤D具体如下：

对于X细胞：

所述的非经典感受野对中心神经元的空间总和调制权值的表达式为：inhgox(x,y)＝∑x′∑y′wgx(x,y)wox(x+x′,y+y′)    (7)；

其中-3kσ

其中inhgox(x,y)为非经典感受野对中心神经元的空间总和调制权值，wgx(x,y)为非经典感受野对中心神经元的对比度权重函数，wox(x+x′,y+y′)为非经典感受野对中心神经元的朝向权重函数；

wgx(x,y)表达式为：

其中，EAVG为待检测图像各像素点受经典感受野刺激响应的均值，即为待检测图像各个像素点的Ec(x,y)值的均值；

wox(x+x′,y+y′)的表达式为：

其中ω＝max(ω1，ω2)；

其中 为中心神经元A(x,y)的最优角， 为非经典感受野中除中心神经元外的任一神经元B(x+x′,y+y′)的最优角，即分别为神经元A、B的最大的gabor能量值对应的滤波角度，为中心神经元A与神经元B连线的偏向角；

为归一化的空间总和调制权值；

所述的非经典感受野对中心神经元的距离权值响应表达为：inhdx(x,y)＝Ec(x,y)·wd(x,y)                   (10)；

其中inhdx(x,y)为非经典感受野对中心神经元的距离权值响应，wd(x,y)为非经典感受野对中心神经元的距离权重函数；

中心神经元受非经典感受野的刺激响应表达式为：

7.如权利要求6所述的基于非经典感受野和线性非线性调制的轮廓检测方法，其特征在于：所述的步骤E具体如下：

对于Y细胞：

各基点的坐标为(Δxi,j,Δyi,j)，Δxi,j＝di cosφj、Δyi,j＝di sinφj；

其中di＝1,2...5＝(2σ,4σ,6σ,8σ,10σ)，φj＝1,2,...8＝(0,π/4,π/2,3π/4,π,5/4,3π/2,7π/

4)；

各基点的能量和角度计算如下：

其中Gσ(x′,y′；σG)为高斯函数，σG＝σ，x′≤3σG，y′≤3σG；T为尺度参数的乘数；

所述的非经典感受野中各基点对中心神经元的空间总和调制权值的表达式为：inhgoy(x,y)＝∑x′∑y′wgy(x,y)woy(x+x′,y+y′)    (14)；

其中-3kσ

其中inhgoy(x,y)为非经典感受野中各基点对中心神经元的空间总和调制权值，wgy(x,y)为非经典感受野对中心神经元的对比度权重函数，woy(x+x′,y+y′)为非经典感受野对中心神经元的朝向权重函数；

wgy(x,y)表达式为：

其中，EAVG为待检测图像各像素点受经典感受野刺激响应的均值，即为待检测图像各个像素点的Ec(x,y)值的均值；

woy(x,y)的表达式为：

其中ω3＝max(ω4，ω5)；

其中 为中心神经元A(x,y)的最优角， 为非经典感受野中除中心神经元外的任一基点B的角度， 为中心神经元A与基点神经元B连线的偏向角；

为归一化的空间总和调制权值；

所述的非经典感受野对中心神经元的距离权值响应表达为：其中inhdy(x,y)为非经典感受野的基点对中心神经元的距离权值响应，wd(x,y)为非经典感受野对中心神经元的距离权重函数；

其中，wd(x,y)的表达式为：

其中，

其中，||·||1为(L1)范数，H(DoG(x,y))为取正值的函数，DoG(x,y)为DoG模板对应的表达式；

中心神经元受非经典感受野的刺激响应表达式为：

8.如权利要求7所述的基于非经典感受野和线性非线性调制的轮廓检测方法，其特征在于：所述的步骤F具体如下：

对于X细胞：

所述的中心神经元受经典感受野和非经典感受野联合调制的刺激响应的表达式为：Rx(x,y)＝H(Ec(x,y)-αinhx(x,y))            (21)；

其中Rx(x,y)为X细胞对应的中心神经元受经典感受野和非经典感受野联合调制的刺激响应，α为X细胞对应的抑制系数；

对于Y细胞：

所述的中心神经元受经典感受野和非经典感受野联合调制的刺激响应的表达式为：Ry(x,y)＝H(Ec(x,y)-βinhy(x,y))             (22)；

其中Ry(x,y)为Y细胞对应的中心神经元受经典感受野和非经典感受野联合调制的刺激响应，β为Y细胞对应的抑制系数；

所述的取正值的 函数为

所述的中心神经元对应的像素点的轮廓值表达式如下：R(x,y)＝Rx(x,y)+Ry(x,y)                 (23)；

其中R(x,y)为中心神经元对应的像素点的轮廓值。