细胞神经网络在图像去噪中的图像尺寸

细胞神经网络（Cellular Neural Network，CNN）是一种基于细胞自动机的神经网络模型，用于图像处理和模式识别任务。它的特点是具有局部连接、共享权重和并行计算的能力，可以有效地处理大规模的图像数据。

在图像去噪中，细胞神经网络可以通过学习图像的局部特征和上下文信息，对噪声进行抑制和去除，从而恢复图像的清晰度和细节。它可以通过训练大量的图像样本，自动学习图像的噪声模式和去噪规律，从而实现高效的图像去噪效果。

细胞神经网络在图像去噪中的图像尺寸通常是指输入图像的大小。不同的应用场景和需求可能需要不同的图像尺寸。一般来说，较大的图像尺寸可以提供更多的细节信息，但同时也会增加计算和存储的复杂性。因此，在实际应用中需要根据具体情况进行权衡和选择。

腾讯云提供了一系列与图像处理相关的产品和服务，可以用于支持细胞神经网络在图像去噪中的应用。例如：

1. 腾讯云图像处理（Image Processing）：提供了图像去噪、图像增强、图像识别等功能，可以满足不同场景下的图像处理需求。详情请参考：腾讯云图像处理产品介绍
2. 腾讯云人工智能机器学习平台（AI Machine Learning Platform）：提供了丰富的机器学习和深度学习工具，可以支持细胞神经网络的训练和部署。详情请参考：腾讯云人工智能机器学习平台产品介绍
3. 腾讯云云服务器（Cloud Virtual Machine，CVM）：提供了高性能的云服务器实例，可以用于进行图像处理和细胞神经网络的计算任务。详情请参考：腾讯云云服务器产品介绍

综上所述，细胞神经网络在图像去噪中的图像尺寸是指输入图像的大小，腾讯云提供了一系列与图像处理相关的产品和服务，可以支持细胞神经网络在图像去噪中的应用。