基于细胞神经网络（CNN）的MATLAB图像边缘检测系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了基于细胞神经网络（CNN）的图像边缘检测系统。通过构建标准CNN模型，采用简化的邻域连接和状态更新机制，完成图像边缘特征提取。系统包含完整的前向传播流程，适用于基础图像处理研究。

详 情 说 明

基于细胞神经网络（CNN）的图像边缘检测系统

项目介绍

本项目实现了一个基于细胞神经网络（Cellular Neural Network, CNN）的简易图像边缘检测系统。通过构建标准的细胞神经网络模型，对输入图像进行边缘特征提取。系统包含完整的CNN前向传播过程，采用简化的邻域连接规则和状态更新机制，能够有效识别图像中的边缘信息。

项目代码结构清晰，注释详细，特别适合初学者理解细胞神经网络的基本原理和实现方法，同时也为图像处理研究者提供了一个实用的边缘检测工具。

功能特性

• 核心功能：基于细胞神经网络的图像边缘检测
• 技术支持：细胞神经网络建模、图像卷积处理、边缘检测算法
• 输入支持：

- 标准格式图像文件（JPG、PNG、BMP等） - 自动处理灰度图像和彩色图像（自动转换为灰度图） - 支持单张图像或图像序列批处理 - 自适应图像尺寸（自动归一化处理）

• 输出结果：

- 二值化边缘检测图像 - 边缘强度热力图（灰度梯度显示） - 检测过程可视化中间结果 - 边缘特征统计报告（边缘点数量、分布密度等参数）

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的图像文件放置在指定目录下
2. 运行主程序：执行主脚本文件启动边缘检测系统
3. 参数设置：根据需要调整网络参数和检测阈值
4. 结果查看：系统自动生成边缘检测结果和相关分析报告

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 硬件要求：至少4GB内存，支持标准图像处理运算
• 依赖工具包：Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括图像预处理、细胞神经网络模型构建、边缘特征提取、结果可视化与统计分析等完整流程。具体实现了图像读取与格式转换、网络参数初始化、状态迭代更新、边缘检测算法执行、多格式结果输出以及性能评估指标计算等关键功能模块，为用户提供一站式的图像边缘检测解决方案。