在计算机视觉和图像处理的领域中,弯曲边缘的认知和表达对于图像的理解是非常重要的,同时曲率也是物体特征信息的重要组成要素,在生产生活当中曲率计算也有着十分重要的应用。目前国际上对于曲率计算的研究分为两个方面:一种是应用于工业与图像处理方面的应用级曲率计算,另外一种就是基于人类大脑视觉系统的曲率计算研究。其中基于人类视觉系统的曲率计算相对来说进展比较缓慢。随着弯曲程度的加大,构成视觉意义上的弯角。弯角是图像中的重要特征,它包含了大量的图像特征信息,因此角点检测在计算机视觉和图像处理领域中有着非常重要的地位,也是该领域的热门研究方向。在自然界中存在的弯曲要远远多于直线,人类的视觉系统可以轻易的区分曲线和直线,人类视觉系统识别弯曲是通过何种机制?通过大脑视觉皮层中的何种视觉细胞来实现识别?是否可以将人类的视觉系统识别弯角的机制应用到生活当中?这些都有待基于人类视觉系统的角点检测研究的发展,并且此类研究已经越来越受到人们的重视。Hubel和Wiesel认为人类大脑视觉皮层V1区包含Simple Cell、Complex Cell和Hyper Complex Cell,Dobbins等人发现一种复杂细胞-端抑制细胞能够对弯曲产生反应。基于上述理论,遵循细胞的传导机制,我们使用H Yu等人所提出的简单细胞的实例化模型Edge Cell,并以此为基础构建端抑制细胞的实例化模型-微分细胞和两端抑制型端抑制细胞的实例化模型-曲率细胞。通过理论体系和构建的端抑制细胞的实例化模型,来给出曲率计算、角点检测等一系列问题的一整套解决方案,同时为了验证我们给出的这套理论系统体系是否切实可行,是否具有说服力,通过一组实验来解释Delboeuf-Like错视觉形成的原因。