作为当今的视觉功能修复热点，视觉假体给视网膜色素变性和老年黄斑变性致盲的患者带来了希望。它通过电刺激视觉通路中存活的神经组织诱发光幻视，恢复假体植入者的部分视力，帮助他们完成导航、阅读、物体识别和人脸识别等日常任务。临床实验发现，由于视觉通路功能结构的复杂性，规则电极阵列刺激诱发的光幻视存在一定不规则现象；而且，由于技术、生物性等因素的限制，目前视觉假体电极数目有限，仅能引起低分辨率的视觉感受，因此给植入者进行由视觉引导的任务带来了一定的困难。针对上述现象，本文通过两方面的研究来进行仿真假体视觉下的信息表达优化，分别为基于不规则光幻视阵列的中文语段阅读及表达优化，和基于图像显著性的物体识别研究。在中文语段阅读研究中，通过在实时阅读平台上进行心理物理学实验，评估了4个不规则指数对中文语段阅读的影响。随后，引入近邻搜索算法，采用4种搜索范围对不规则光幻视阵列进行了校正。实验结果表明，随着不规则指数的增加，阅读准确率和效率显著下降；在不规则指数分别为0.5和0.6时，引入近邻搜索算法并选择合适的搜索半径，可以使阅读准确率和效率得到显著提高。在物体识别研究中，首先采用GBVS算法对图像进行显著区域的检测，然后基于显著区域得到前景框输入至Grabcut提取感兴趣物体，随后运用两种图像处理策略对物体进行增强，分别为分割低像素化和背景减弱的低像素化。实验结果表明，大部分物体可以得到良好的分割；相对于直接低像素化，提出的两种图像处理策略均可以显著提高物体识别的准确率和效率。本文的研究结果可以为视觉假体的信息处理模块提供解决思路，从而为假体植入者带来更好的视觉感受。