| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章引言 | 第10-20页 |
| 1.1 边缘提取研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2 细胞神经网络 | 第12-14页 |
| 1.3 忆阻器 | 第14-17页 |
| 1.4 论文研究意义 | 第17-18页 |
| 1.5 论文的创新点 | 第18-19页 |
| 1.6 论文内容结构和安排 | 第19-20页 |
| 第二章忆阻细胞神经网络 | 第20-30页 |
| 2.1 忆阻细胞神经网络（M-CNN）理论 | 第20-22页 |
| 2.2 M-CNN的忆阻突触实现 | 第22-24页 |
| 2.3 M-CNN数学分析 | 第24-28页 |
| 2.3.1 稳定性分析 | 第24-25页 |
| 2.3.2 容错性分析 | 第25-27页 |
| 2.3.3 M-CNN在图像处理的应用原理 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章基于空间分布阈值自适应彩色图像边缘提取 | 第30-46页 |
| 3.1 自适应阈值 | 第30-32页 |
| 3.2 基于空间分布的阈值自适应算法 | 第32-35页 |
| 3.3 算法实验仿真及分析 | 第35-41页 |
| 3.4 性能评价及抗噪性能分析 | 第41-44页 |
| 3.4.1 FOM性能评价 | 第41页 |
| 3.4.2 抗噪性能分析 | 第41-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章多层M-CNNs彩色图像边缘提取 | 第46-58页 |
| 4.1 多层细胞神经网络(M-CNNs) | 第46-48页 |
| 4.2 多层细胞神经网络(M-CNNs)的彩色图像边缘提取 | 第48-50页 |
| 4.3 边缘提取仿真及结果分析 | 第50-53页 |
| 4.4 性能评价及抗噪性能分析 | 第53-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第58-59页 |
| 5.2 未来工作思路 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 攻读硕士期间已发表的学术论文 | 第68页 |
| 攻读硕士期间参加的科研项目 | 第68页 |