基于自适应遗传算法的细胞神经网络数字图像处理.doc

毕业设计(论文) 题 目 基于细胞神经网络的 图像边缘检测算法研究 专 业 计算机科学与技术 班 级 2008级 3班 学 生 冯 俊 杰 指导教师 王 政 霞 重庆交通大学 2012年 目 录 摘 要 I ABSTRACT II 第1章 绪 论 1 1.1 本课题的研究意义和背景 1 1.2 国内外研究现状 1 1.3 本文主要研究内容 2 第2章 边缘检测的原理和方法 4 2.1 边缘检测的原理 4 2.2 常见的边缘检测方法 5 2.2.1 Roberts算子 5 2.2.2 Sobel边缘算子 6 2.2.3 Canny边缘算子 7 2.3 本章小结 7 第3章 细胞神经网络和遗传算法 8 3.1 细胞神经网络 8 3.1.1 细胞神经网络简述 8 3.1.2 细胞神经网络发展与现状 9 3.1.3 细胞神经网络的结构 9 3.1.4 细胞神经网络的状态方程 12 3.1.5 细胞神经网络状态方程差分化 13 3.2 遗传算法 14 3.2.1 遗传算法简述 14 3.2.2 遗传算法原理 14 3.3 本章小结 17 第4章 基于自适应遗传算法的细胞神经网络模板设计 18 4.1 细胞神经网络模板参数设计原理 18 4.1.1 细胞神经网络的动态特性 19 4.1.2 细胞神经网络的稳定性分析 20 4.2 细胞神经网络模板的特点 21 4.3 基于自适应遗传算法的CNN模板设计 22 4.3.1 控制参数的选择 23 4.3.2 编码方式 24 4.3.3 适应度函数的选择 25 4.3.4 选择操作 26 4.3.5 交叉和变异 26 4.4 本章小结 27 第5章 基于细胞神经网络检测图像边缘与效果评价 28 5.1 图像预处理 28 5.2 边缘检测的算法实现 29 5.3 自适应遗传算法模板实现与性能比较 31 5.3 本章小结 37 第6章 总结与展望 38 6.1 总结 38 6.2 展望 38 致 谢 39 参考文献 40 摘 要 在数字图像处理领域，边缘检测是一项基本而又重要的研究内容。数字图像的边缘检测是图像分割、区域形状提取等图像分析领域的重要基础，也是图像识别中进行图像预处理的重要环节。近年来，边缘检测这个课题已成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一，在工程应用中占有十分重要的地位。 细胞神经网络（CNN）是一种并行处理器，在数字图像处理领域有很大的发展空间，本文首先详细描述了基于CNN的图像边缘提取过程以及其原理，给出了对灰度图像进行检测的算法流程；然后介绍了基于自适应遗传算法的CNN模板参数寻优的算法流程；最后介绍了VC++环境下边缘检测算法的实现。本文通过CNN与其他经典算法的效果对比，证明了基于CNN的边缘检测具有良好的效果。 关键词：边缘提取，细胞神经网络（CNN），自适应遗传算法，VC++ ABSTRACT In the field of digital image processing, edge detection is a basic and important research. Edge detection of digital images is very important base of image analysis field such as image segmentation, regional shape extraction, and also an important part of image pre-processing in image recognition. In recent years, this subject has become one of the most active topics in the field of machine vision research and plays a very important role in engineering applications. Cellular neural network (CNN) is a parallel processor, and there is much room for development in the field of digital image processing. In this paper we firstly gave the detailed descri