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Erschienen in:
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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Color Image Segmentation by Multilevel Thresholding Based on Harmony Search Algorithm

verfasst von : Viktor Tuba, Marko Beko, Milan Tuba

Erschienen in: Intelligent Data Engineering and Automated Learning – IDEAL 2017

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

One of the important problems and active research topics in digital image precessing is image segmentation where thresholding is a simple and effective technique for this task. Multilevel thresholding is computationally complex task so different metaheuristics have been used to solve it. In this paper we propose harmony search algorithm for finding optimal threshold values in color images by Otsu’s method. We tested our proposed algorithm on six standard benchmark images and compared the results with other approach from literature. Our proposed method outperformed other approach considering all performance metrics.

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Metadaten
Titel
Color Image Segmentation by Multilevel Thresholding Based on Harmony Search Algorithm
verfasst von
Viktor Tuba
Marko Beko
Milan Tuba
Copyright-Jahr
2017
Buch
Intelligent Data Engineering and Automated Learning – IDEAL 2017

Print ISBN: 978-3-319-68934-0

Electronic ISBN: 978-3-319-68935-7

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-68935-7_62

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