多邻域细胞神经网络融合优化算法和线性矩阵不等式的边缘检测算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-26页 |
| ·细胞神经网络的发展历史和研究现状 | 第13-17页 |
| ·边缘检测的研究意义和研究方法 | 第17-22页 |
| ·边缘检测研究的意义 | 第17-18页 |
| ·边缘检测常用的研究方法 | 第18-22页 |
| ·本文的主要工作和论文的安排 | 第22-26页 |
| 第二章 基础知识 | 第26-39页 |
| ·图像的数学表示 | 第26页 |
| ·边缘与经典的边缘检测算法 | 第26-30页 |
| ·边缘 | 第26-27页 |
| ·经典的边缘检测算法 | 第27-30页 |
| ·细胞神经网络 | 第30-37页 |
| ·细胞神经网络模型 | 第30-33页 |
| ·CNN 的模板设计方法 | 第33-36页 |
| ·细胞神经网络的应用 | 第36-37页 |
| ·差分进化算法简介 | 第37-38页 |
| ·粒子群优化算法简介 | 第38-39页 |
| 第三章 算法研究及仿真实验结果分析 | 第39-68页 |
| ·融合耦合 CNN 与 DE 的边缘检测 | 第39-46页 |
| ·算法设计 | 第39-40页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第40-46页 |
| ·融合耦合 CNN 与 PSO 的边缘检测 | 第46-52页 |
| ·算法设计 | 第46-47页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第47-52页 |
| ·融合耦合 CNN 与 LMI 的去噪算法研究 | 第52-57页 |
| ·算法思想 | 第52-55页 |
| ·仿真实验 | 第55-57页 |
| ·融合 CNN 与 LMI 的边缘检测算法研究 | 第57-68页 |
| ·a > 1时的算法思想 | 第58-60页 |
| ·a = 1时的算法思想 | 第60-62页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第62-68页 |
| 第四章 总结与展望 | 第68-71页 |
| ·本文的主要工作及结论 | 第68-69页 |
| ·对后续工作的展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 研究生期间的研究成果 | 第81-82页 |
| 附录 | 第82-83页 |
