连续量子雁群算法演化脉冲耦合神经网络系统参数的自动图像分割方法

摘要

本发明属于计算机视觉模式识别、图像理解领域，涉及一种连续量子雁群算法演化脉冲耦合神经网络系统参数的自动图像分割方法。本发明包括：建立演化脉冲耦合神经网络系统参数的自动图像分割的最小组合加权熵模型；初始化连续量子雁群种群空间；利用模拟量子旋转门对每个大雁位置进行更新；每个大雁新位置都对应一个脉冲耦合神经网络系统参数，激活脉冲耦合神经网络系统进行图像分割，计算第i个大雁新位置的适应度值；对所有大雁历史最优量子位置和历史最优位置进行更新；检查是否到达最大迭代代数；代入脉冲耦合神经网络模型对图像进行分割并输出分割后的图像。本发明具有计算量小，收敛速度快，寻优能力强的优点。