基于Harris-Hawks优化的脉冲耦合神经网络实现图像分割（附带Matlab代码）

基于Harris-Hawks优化的脉冲耦合神经网络实现图像分割（附带Matlab代码）

图像分割是计算机视觉领域的重要任务之一，其旨在将一幅图像划分成不同的区域或对象。本文将介绍如何使用基于Harris-Hawks优化的脉冲耦合神经网络（PCNN）来实现图像分割，并提供相应的Matlab代码。

脉冲耦合神经网络（PCNN）是一种生物启发式的分布式计算模型，其模拟了生物神经系统中的信息传递和处理过程。PCNN通过模拟神经元间的相互作用来实现图像分割任务。在本文中，我们将结合Harris-Hawks优化算法，使用PCNN来实现图像分割。

下面是基于Harris-Hawks优化的PCNN的Matlab代码：

% 参数设置
maxIter = 100; % 最大迭代次数
popSize = 30;