El algoritmo “Artificial Bee Colony” (ABC) y su uso en el Procesamiento digital de Imágenes
Fuente:
Redalyc
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| Auteur principal: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Langue: | es |
| Publié: |
Asociación Española para la Inteligencia Artificial
2015
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| _version_ | 1876456848351035392 |
|---|---|
| author | Erik Cuevas |
| author_facet | Erik Cuevas |
| contents | El algoritmo “Artificial Bee Colony” (ABC) y su uso en el Procesamiento digital de Imágenes Erik Cuevas Ingeniería detección de círculos segmentación de imágenes algoritmos metaheurísticos Algoritmo Artificial Bee Colony procesamiento inteligente de imágenes Métodos tradicionales de procesamiento de imagen presentan diferentes dificultades al momento de ser usados en imágenes que poseen ruido considerable y distorsiones. Bajo tales condiciones, el uso de técnicas de optimización bio-inspiradas se ha exte ndido en los últimos años. Este artíc ulo explora el uso del algoritmo de optimización “Artificial Bee Colony” (ABC) para el pro cesamiento digital de imágen es. ABC es un algoritmo metaheurístico inspirado en el comportamiento colectivo de las abejas, el cual ha sido empleado exitosamente para resolver problemas complejos de optimización. En este artículo se pr esentan dos problemas representativos en el área de procesamiento digital de imágenes, como lo son: la segmentación y la detección de círculos, los cuales son planteados desde el punto de vista de optimiza ción. Considerando este enfoque, en la segmentación, el histograma de una imagen es aproxi mado por medio de la mezcla de func iones gausianas que representan las clases contenidas en la imagen y cuyos parámetros son calculados por el algoritmo ABC. Por otro lado, en la detección de círculos se utiliza una combinación de tr es puntos borde para codi ficar círculos candidatos. Utilizando las evaluaciones de una función objetivo (que determina si tales círc ulos están presentes en la imagen) el algoritmo ABC realiza una exploración eficiente hasta encontrar el círculo que me jor se aproxime a aquel contenido en la imagen. Resultados experimentales mues tran que las soluciones generadas son capaces de resolver adecuadamente los problemas planteados. 2015 artículo científico 1137-3601 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=92538718005 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=925 Inteligencia Artificial. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial application/pdf Asociación Española para la Inteligencia Artificial Inteligencia Artificial. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial (España) Num.55 Vol.18 |
| format | Artículo científico |
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| institution | Redalyc |
| language | es |
| publishDate | 2015 |
| publisher | Asociación Española para la Inteligencia Artificial |
| spellingShingle | El algoritmo “Artificial Bee Colony” (ABC) y su uso en el Procesamiento digital de Imágenes Erik Cuevas Ingeniería detección de círculos segmentación de imágenes algoritmos metaheurísticos Algoritmo Artificial Bee Colony procesamiento inteligente de imágenes El algoritmo “Artificial Bee Colony” (ABC) y su uso en el Procesamiento digital de Imágenes Erik Cuevas Ingeniería detección de círculos segmentación de imágenes algoritmos metaheurísticos Algoritmo Artificial Bee Colony procesamiento inteligente de imágenes Métodos tradicionales de procesamiento de imagen presentan diferentes dificultades al momento de ser usados en imágenes que poseen ruido considerable y distorsiones. Bajo tales condiciones, el uso de técnicas de optimización bio-inspiradas se ha exte ndido en los últimos años. Este artíc ulo explora el uso del algoritmo de optimización “Artificial Bee Colony” (ABC) para el pro cesamiento digital de imágen es. ABC es un algoritmo metaheurístico inspirado en el comportamiento colectivo de las abejas, el cual ha sido empleado exitosamente para resolver problemas complejos de optimización. En este artículo se pr esentan dos problemas representativos en el área de procesamiento digital de imágenes, como lo son: la segmentación y la detección de círculos, los cuales son planteados desde el punto de vista de optimiza ción. Considerando este enfoque, en la segmentación, el histograma de una imagen es aproxi mado por medio de la mezcla de func iones gausianas que representan las clases contenidas en la imagen y cuyos parámetros son calculados por el algoritmo ABC. Por otro lado, en la detección de círculos se utiliza una combinación de tr es puntos borde para codi ficar círculos candidatos. Utilizando las evaluaciones de una función objetivo (que determina si tales círc ulos están presentes en la imagen) el algoritmo ABC realiza una exploración eficiente hasta encontrar el círculo que me jor se aproxime a aquel contenido en la imagen. Resultados experimentales mues tran que las soluciones generadas son capaces de resolver adecuadamente los problemas planteados. 2015 artículo científico 1137-3601 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=92538718005 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=925 Inteligencia Artificial. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial application/pdf Asociación Española para la Inteligencia Artificial Inteligencia Artificial. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial (España) Num.55 Vol.18 |
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