【图像分割】SCA算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

摘要： 图像分割作为计算机视觉领域的重要组成部分，在医学图像分析、遥感图像处理、目标识别等领域具有广泛应用。脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network, PCNN）凭借其无需训练、自适应参数调整的特点，在图像分割领域展现出独特的优势。然而，传统PCNN参数设置依赖经验，易陷入局部最优，限制了其分割性能。本文提出一种基于正弦余弦算法（Sine Cosine Algorithm, SCA）优化的PCNN图像自动分割方法。该方法利用SCA强大的全局搜索能力，自动寻优PCNN的关键参数，从而提高分割精度和鲁棒性。实验结果表明，相较于传统PCNN及其他优化算法，基于SCA优化的PCNN在图像分割任务中取得了显著的性能提升，验证了该方法的有效性和可行性。

关键词： 图像分割; 脉冲耦合神经网络; 正弦余弦算法; 参数优化; 自动分割

1. 引言

随着信息技术的快速发展，数字图像在各个领域的应用日益广泛。图像分割作为图像处理和计算机视觉的基础环节，旨在将图像划分为具有语义信息的区域，以便后续的图像分析、理解和应用。传统的图像分割方法主要包括基于阈值、基于区域、基于边缘以及基于聚类等方式。然而，这些方法往往依赖于图像的具体特性，对于复杂图像的分割效果不佳，且通常需要人工干预，自动化程度较低。

脉冲耦合神经网络（PCNN）是一种基于猫脑视觉皮层神经元脉冲同步振荡现象而提出的神经网络模型。相比于传统神经网络，PCNN无需训练，具有全局耦合的特性，能够有效地提取图像的内在特征，并实现图像的自适应分割。PCNN的核心思想是利用神经元之间的连接和同步放电，将图像像素的灰度值转化为神经元的内部活动，并通过迭代过程，将具有相似特征的像素连接在一起，最终实现图像的分割。

尽管PCNN在图像分割方面展现出诸多优势，但其性能受到参数设置的显著影响。传统的PCNN参数设置往往依赖经验，并通过人工调试确定，过程繁琐且耗时，难以保证参数的最优性。此外，手动设置的参数容易陷入局部最优，无法充分发挥PCNN的分割潜力。因此，如何实现PCNN参数的自动优化，提高图像分割的精度和鲁棒性，成为了当前研究的热点。

近年来，诸多研究者尝试利用各种优化算法来自动寻优PCNN的参数，例如遗传算法（GA）、粒子群优化算法（PSO）等。然而，这些算法在搜索过程中容易陷入局部最优，导致分割结果不稳定。正弦余弦算法（SCA）是一种新兴的优化算法，其通过正弦和余弦函数进行搜索空间的探索，具有全局搜索能力强、收敛速度快、参数少等优点。

本文提出一种基于正弦余弦算法优化的脉冲耦合神经网络图像自动分割方法。该方法将SCA应用于PCNN的参数优化，自动寻优PCNN的关键参数，从而提高图像分割的精度和鲁棒性。本文的后续章节将详细介绍PCNN模型、SCA算法、以及基于SCA优化的PCNN图像自动分割方法的具体实现过程。最后，通过实验验证，展示该方法的有效性和优越性。

2. 脉冲耦合神经网络（PCNN）模型

PCNN是一种单层连接的神经网络模型，其基本结构由连接突触、调制单元和脉冲发生器组成。每个像素对应一个神经元，神经元之间通过连接突触相互连接。PCNN的神经元活动状态由以下方程组描述：

PCNN的工作原理是：当图像输入时，每个像素的灰度值作为对应神经元的外部激励。相邻神经元之间通过连接突触相互作用，从而影响彼此的内部活动值。当神经元的内部活动值超过动态阈值时，该神经元产生脉冲，并更新动态阈值。通过迭代过程，具有相似特征的像素对应的神经元会同步放电，最终形成同步连接区域，从而实现图像的分割。

3. 正弦余弦算法（SCA）

正弦余弦算法（SCA）是由Seyedali Mirjalili在2016年提出的一种新型的元启发式优化算法。该算法的灵感来源于正弦和余弦函数的周期性振荡特性，利用正弦和余弦函数在搜索空间中进行全局探索和局部开发，从而寻找最优解。

𝑟2r2
用于控制解的移动方向，其值为[0, 2π]范围内的随机数。
𝑟3r3
用于控制最优解对当前解的影响程度，其值为[0, 2]范围内的随机数。
𝑟4r4
用于控制选择正弦还是余弦函数进行位置更新，其值为[0, 1]范围内的随机数。

SCA算法的优点在于其全局搜索能力强，收敛速度快，参数少，易于实现。其通过正弦和余弦函数的周期性振荡特性，能够在搜索空间中进行有效的探索和开发，从而找到全局最优解。

4. 基于SCA优化的PCNN图像自动分割方法

本文提出的基于SCA优化的PCNN图像自动分割方法，旨在利用SCA的全局搜索能力，自动寻优PCNN的关键参数，从而提高图像分割的精度和鲁棒性。该方法主要包括以下步骤：

(1) 初始化参数:

设定SCA算法的参数，包括种群规模、最大迭代次数等。
确定PCNN需要优化的参数范围，包括连接强度𝛽β、阈值电位𝑉𝜃Vθ、阈值衰减系数𝛼𝜃αθ等。
随机初始化种群中每个个体的PCNN参数。

(2) 计算适应度值:

对于种群中的每个个体，将其PCNN参数应用于图像分割任务。
评估分割结果的质量，计算适应度值。常用的适应度函数包括：
* 熵：用于衡量分割结果的信息含量，熵值越小，分割效果越好。
* 类间方差： 用于衡量分割后不同区域之间的差异，类间方差越大，分割效果越好。
* 分割质量指标： 如F-measure、Dice系数等，用于衡量分割结果与真实分割结果的相似度。
选择合适的适应度函数，并根据实际情况进行调整。

(3) 更新种群位置: