| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究的背景 | 第9-11页 |
| ·研究内容 | 第11-12页 |
| ·论文结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 细胞神经网络概念与应用 | 第14-29页 |
| ·人工神经网络的发展和细胞神经网络的产生 | 第14-15页 |
| ·细胞神经网络研究意义 | 第15-16页 |
| ·细胞神经网络的基本模型 | 第16-18页 |
| ·细胞神经网络的网络特性 | 第18-22页 |
| ·细胞神经网络的有界性 | 第18-20页 |
| ·细胞神经网络的稳定性分析 | 第20-22页 |
| ·细胞神经网络在图像处理中基本应用 | 第22-26页 |
| ·用细胞神经网络处理图像的基本思想 | 第26-27页 |
| ·图像处理的基本步骤 | 第27页 |
| ·细胞神经网络算法开发和仿真工具 | 第27-29页 |
| 第三章 序列图像中移动目标识别与跟踪概述 | 第29-41页 |
| ·图像的预处理 | 第30-35页 |
| ·图像平滑 | 第31-32页 |
| ·图像的锐化 | 第32-33页 |
| ·图像的形态滤波 | 第33-35页 |
| ·视频序列图像的分割 | 第35-39页 |
| ·背景差分法 | 第37页 |
| ·图像帧差法 | 第37-38页 |
| ·光流法 | 第38-39页 |
| ·移动目标识别与跟踪算法 | 第39-41页 |
| 第四章 细胞神经网络目标识别算法设计 | 第41-64页 |
| ·基于视频图像的移动目标分割 | 第41-51页 |
| ·基于细胞神经网络的图像差分算法 | 第42-47页 |
| ·分割算法实验设计 | 第47-51页 |
| ·基于细胞神经网络的模式识别 | 第51-64页 |
| ·模式识别与距离 | 第52-56页 |
| ·自动波（Autowave）在细胞神经网络中的应用 | 第56-60页 |
| ·自动波简介 | 第56-57页 |
| ·如何利用细胞神经网络产生自动波 | 第57-60页 |
| ·视频序列中物体识别 | 第60-64页 |
| 第五章 结论与展望 | 第64-66页 |
| ·本文的主要工作 | 第64页 |
| ·展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |