文件名称：哈里斯鹰算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割
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更新时间：2024-06-27 10:26:37
图像分割 哈里斯鹰优化算法 脉冲耦合神经网络 熵 评价标准
为了降低脉冲耦合神经网络（pulse coupled neural network，PCNN）参数设置的复杂度，提出了一种利用哈里斯鹰优化算法（Harris Hawk optimization algorithm，HHO）搜索PCNN参数的图像自动分割方法。一方面，在不影响分割效果的情况下，减少了PCNN的参数个数；另一方面，HHO算法具有收敛速度快、全局搜索能力强的特点，能够快速、准确地搜索到PCNN相应参数。引入图像熵作为适应度函数，选取脑部MRI图像进行实验，通过精度、召回率和dice，比较了HHO结合PCNN与几种不同搜索机制的优化算法结合PCNN的分割性能，仿真实验结果表明，提出的方法有较高的分割精度和较强的鲁棒性，具有较高的工程实用价值。