利用细胞神经网络(CNN)模型对彩色图像边缘检测时,首先要解决彩色空间的选择以及颜色距离的计算问题，其次网络参数的选择也是一个重要问题。为了达到在确保边缘检测准确的同时有效抑制噪声的目的,对整幅图像进行分块自适应检测,采用熵来度量图像的各个子区域的不同性质,然后根据该区域的性质选择一组合适的网络参数,对提取该区域图像边缘的CNN模板进行了理论分析和鲁棒性研究,提出一个设计符合相应功能要求的CNN鲁棒性定理,它为设计相应的CNN模板参数提供了解析判据。仿真实验表明,该算法具有较好的健壮性。