哈里斯鹰算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割

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。