哈里斯鷹算法優(yōu)化脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像自動(dòng)分割
關(guān)鍵詞：圖像分割 哈里斯鷹優(yōu)化算法 脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 熵 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
摘要：為了降低脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(pulse coupled neural network,PCNN)參數(shù)設(shè)置的復(fù)雜度,提出了一種利用哈里斯鷹優(yōu)化算法(Harris Hawk optimization algorithm,HHO)搜索PCNN參數(shù)的圖像自動(dòng)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(shù)個(gè)數(shù);另一方面,HHO算法具有收斂速度快、全局搜索能力強(qiáng)的特點(diǎn),能夠快速、準(zhǔn)確地搜索到PCNN相應(yīng)參數(shù)。引入圖像熵作為適應(yīng)度函數(shù),選取腦部MRI圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn),通過精度、召回率和dice,比較了HHO結(jié)合PCNN與幾種不同搜索機(jī)制的優(yōu)化算法結(jié)合PCNN的分割性能,仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的方法有較高的分割精度和較強(qiáng)的魯棒性,具有較高的工程實(shí)用價(jià)值。
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