关键词：图像分割 哈里斯鹰优化算法 脉冲耦合神经网络 熵 评价标准 

摘要：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。

应用科技杂志要求:

{1}正文标题：内容应简洁、明了。标题层次一级标题用“一、二、……”来标识，二级标题用“（一）、（二）、……”来标识，三级标题用“1.2.”来标识，四级标题用“（1）（2）”来标识。一般不宜超过4层。

{2}文章应主题明确，数据可靠，图表清晰，逻辑严谨，文字精练，标点符号正确。

{3}来稿标题需简明扼要，宜控制在20字以内，正文前务必添加中文摘要和关键词。

{4}参考文献：来稿要有参考文献，内容必须是公开发表的，参考文献需详细标注。

{5}作者单位用脚注方式（阿拉伯数字）书写在正文第1页最下方，写明所有作者的工作单位、城市(或县)和邮政编码。第一作者必须在文末提交个人简介。书写格式依次为：姓名(出生年～)、性别、民族、学历、职称、研究方向等。

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社