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哈里斯鷹算法優化脈沖耦合神經網絡的圖像自動分割
賈鶴鳴; 康立飛; 孫康健; 彭曉旭; 李瑤; 姜子超 東北林業大學機電工程學院; 黑龍江哈爾濱150040
關鍵詞：圖像分割 哈里斯鷹優化算法 脈沖耦合神經網絡 熵 評價標準
摘要：為了降低脈沖耦合神經網絡(pulse coupled neural network,PCNN)參數設置的復雜度,提出了一種利用哈里斯鷹優化算法(Harris Hawk optimization algorithm,HHO)搜索PCNN參數的圖像自動分割方法。一方面,在不影響分割效果的情況下,減少了PCNN的參數個數;另一方面,HHO算法具有收斂速度快、全局搜索能力強的特點,能夠快速、準確地搜索到PCNN相應參數。引入圖像熵作為適應度函數,選取腦部MRI圖像進行實驗,通過精度、召回率和dice,比較了HHO結合PCNN與幾種不同搜索機制的優化算法結合PCNN的分割性能,仿真實驗結果表明,提出的方法有較高的分割精度和較強的魯棒性,具有較高的工程實用價值。
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