本文主要研究的是细胞神经网络(CNN)模板的设计及其在图像处理上的应用。主要针对图像的边缘检测进行CNN 的模板设计,并用设计的模板进行计算机仿真。同时用DSP、FPGA 等元件构造虚拟的细胞神经网络对图像进行实时处理。本文在理论和实践两个方面研究和探讨了系统实现过程中所涉及的关键算法和技术。论文包括以下内容: (1)介绍了国际和国内人工神经网络重点是细胞神经网络的研究和应用现状。(2)对细胞神经网络的原理和结构进行了研究。阐述了CNN 的动态机制,分析了CNN 的稳定性,并对其动态机制进行了简单的计算机仿真。此外,对基于CNN 原理的硬件实现芯片ACE16K 的构造和工作原理进行介绍。(3)分析了图像预处理的分类和应用。重点对边缘检测进行分析说明,并给出几种边缘检测算子。(4)对细胞神经网络的模板进行设计。研究了松弛算法的收敛过程,并在此基础上提出了松弛退火算法,将通过此算法设计出的细胞神经网络模板应用于图像的边缘检测中,取得了较好的效果。对遗传算法进行研究分析,并将改进后的遗传算法应用到细胞神经网络模板的设计当中,将设计出的模板应用到边缘提取,取得了不错的结果。(5)利用DSP,FPGA 等元件构成图像处理系统,将CNN 算法嵌入到DSP中构成虚拟的细胞神经网络,并将此系统应用到实时图像的处理上。用VHDL语言对CNN 进行描述,并在FPGA 上搭建实验平台。