哈里斯鹰算法优化PCNN的图像自动分割研究

"本文提出了一种基于哈里斯鹰优化算法(Harris Hawk Optimization Algorithm, HHO)改进的脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network, PCNN)的图像自动分割方法，旨在降低PCNN参数设置的复杂度并提高分割精度。通过减少参数数量并利用HHO算法的快速收敛性和全局搜索能力，该方法可以更有效地寻找最优PCNN参数。通过引入图像熵作为适应度函数，并在脑部MRI图像上进行实验，评估指标包括精度、召回率和Dice系数，结果显示该方法具有较高的分割精度和鲁棒性，适用于实际工程应用。" 在图像处理领域，图像分割是关键步骤之一，用于将图像划分为不同的区域或对象。PCNN是一种模拟生物视觉系统中神经元相互作用的模型，它在图像分割中有广泛应用。然而，PCNN的参数设置通常较为复杂，需要大量试验和调整以达到理想分割效果。为了解决这个问题，本文提出了结合HHO算法的PCNN图像分割方法。 HHO算法是受到鹰捕食行为启发的一种新型优化算法，具有快速收敛和全局搜索的优点。在该方法中，HHO被用来优化PCNN的参数，减少了手动调整的需要。通过HHO的优化过程，可以更高效地找到使图像分割效果最佳的参数组合。 为了评估提出的分割方法，研究者选择了具有挑战性的脑部MRI图像作为实验对象。MRI图像通常包含丰富的结构信息，但其复杂的背景和模糊边界使得分割任务极具难度。适应度函数采用的是图像熵，这是一种衡量图像信息含量和复杂性的指标。在实验中，通过比较HHO-PCNN与其他优化算法（如遗传算法、粒子群优化等）结合PCNN的分割性能，证明了HHO-PCNN在精度、召回率和Dice系数上的优越性，这表明该方法对图像细节的捕捉能力和分割稳定性都较高。 此外，实验结果还证实了HHO-PCNN方法的鲁棒性，即使在面临图像噪声和不规则形状时，也能保持良好的分割效果。这一特性使其在实际工程应用中具有较高的价值，特别是在医疗影像分析、遥感图像处理和其他需要精确图像分割的领域。 总结来说，"哈里斯鹰算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割"这项工作提供了一种创新的优化策略，它降低了PCNN的参数设置复杂度，提高了分割效率和准确性。HHO算法的引入为解决复杂优化问题提供了新的思路，对于未来图像处理领域的研究和发展具有重要的启示意义。