细胞神经网络彩色图像边缘提取matlab代码

在MATLAB中，我们可以使用Cellular Neural Networks (CNN) 结合边缘检测算法来进行彩色图像的边缘提取。这是一种模拟生物神经系统的计算模型，常用于图像处理任务。以下是一个简单的示例，展示了如何使用自编码器（一种类型的CNN）结合Sobel算子进行边缘检测：

% 导入必要的库
addpath('toolbox/cellularneuralnet'); % 假设你已经安装了细胞神经网络工具箱

% 加载彩色图像
img = imread('your_image.jpg'); % 替换为你的图片路径

% 将图像转换为灰度图像，方便后续处理
gray_img = rgb2gray(img);

% 创建CNN结构
numNeurons = 5; % CNN的神经元数目
inputSize = size(gray_img);
CNN = cellularneuralnetwork(numNeurons, inputSize(1), inputSize(2));

% 训练CNN (这通常需要大量的样本和时间)
% CNN = train(CNN, gray_img, 'TrainingFcn', @hebbianLearning, ...); % 使用Hebbian学习规则训练

% 对灰度图像进行边缘检测
edge_img = edge(gray_img, 'sobel'); % Sobel算子边缘检测

% 如果有预训练的CNN，可以使用它来提取特征
feature_map = forward(CNN, gray_img); % 获取CNN特征图
edges_from_CNN = applyThreshold(feature_map, 'otsu'); % 应用阈值

% 结合两个结果
final_edges = imfuse(edge_img, edges_from_CNN, 'blend');

% 显示结果
figure;
subplot(2, 1, 1), imshow(gray_img), title('Original Image');
subplot(2, 1, 2), imshow(final_edges), title('Edge Detection Result');

%