Resumen

En este documento se presenta un algoritmo de umbralización multinivel (MT) basado en el algoritmo de búsqueda de armonía (HSA). HSA es un método evolutivo inspirado en músicos que improvisan nuevas armonías mientras tocan. A diferencia de otros algoritmos evolutivos, HSA muestra interesantes capacidades de búsqueda manteniendo un bajo costo computacional. El algoritmo propuesto codifica muestras aleatorias de un espacio de búsqueda factible dentro del histograma de la imagen como soluciones candidatas, mientras que su calidad se evalúa considerando las funciones objetivo empleadas por los métodos de Otsus o Kapurs. Guiado por estos valores objetivos, el conjunto de soluciones candidatas evoluciona a través de los operadores de HSA hasta encontrar una solución óptima. Los resultados experimentales demuestran el alto rendimiento del método propuesto para la segmentación de imágenes digitales.

• Materias:Modelado matemático Modelo de red neuronal Tasa de convergencia Aritmética Ondículas libres
• Subjects:Mathematical modeling Neural network model Convergence rate Arithmetic Free wavelets
• Palabras claves:Algoritmo de búsqueda de armonía; Umbralización multinivel; Método evolutivo; Histograma de imagen; Segmentación; Imágenes digitales
• Keywords:Harmony search algorithm; Multilevel thresholding; Evolutionary method; Image histogram; Segmentation; Digital images