基于和谐搜索优化的多级阈值分割：多级阈值图像分割的和声搜索算法实现-matlab开发

本文介绍了一种基于和声搜索算法（HSA）的多级阈值（MT）算法。 HSA 是一种进化方法，其灵感来自音乐家在演奏时即兴演奏新和声。 与其他进化算法不同，HSA 展示了有趣的搜索能力，同时保持低计算开销。 所提出的算法将来自图像直方图中可行搜索空间的随机样本编码为候选解决方案，而考虑到 Otsu 或 Kapur 方法采用的目标函数来评估它们的质量。 在这些目标值的指导下，候选解集通过 HSA 算子演进，直到找到最佳解。 实验结果证明了所提出的数字图像分割方法的高性能。 ****每种方法（OTSU 或 KAPUR）的主文件是 Mth.HS1.m**** 提出的算法发表在： Diego Oliva、Erik Cuevas、Gonzalo Pajares、Daniel Zaldivar 和 Marco Perez-Cisneros，“基于和谐搜索优化的多级阈值分割”，应用数学杂志，第一卷。 201