摘要：在脑光学功能成像领域，由T．Yokoo等人提出的广义指示函数法（Generalized Indicator Functions；GIF）能够在极低信噪比下有效地提取大脑行为模式图．但进一步研究发现，该算法在处理脑功能光学图像序列时存在计算量大的缺点．为解决一问题，本文将Weng等在处理FERET人脸数据库时提出的一种迭代算法与GIF算法相结合，给出了一种迭代格式的GIF算法——RGIF（Recursive GIF），RGIF算法利用迭代计算的特点能大幅削减计算量．利用仿真和实验数据对GIF和RGIF算法进行了对比分析，结果表明RGIF小仅能够大大节省计算时间，同时检测效果与GIF相当．

关键词：脑光学功能成像 广义指示函数法 迭代广义指示函数法 

单位：国防科技大学电子科学与工程学院; 湖南长沙410073; 国防科技大学机电工程与自动化学院; 湖南长沙410073