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Título : Hibridización De Algoritmos ACO En Detección De Bandas En Imágenes DGGE
Autor : Pinninghoff Junemann, María Angélica; profesora guía
Villagrán Vidal, Hans Enrique
Palabras clave : Análisis de Imágenes;Imágenes Digitales;Algoritmos Colonia de Hormigas.;Optimización Matemática.
Fecha de publicación : 2015
Resumen : El objetivo de esta investigación es desarrollar un algoritmo que permita detectar bordes de bandas pertenecientes a imágenes DGGE. Estas imágenes se utilizan en la identificación de microorganismos presentes en las muestras, las cuales pasan por un proceso de separación del ADN en distintas secuencias que se visualizan en forma de bandas, las cuales pertenecen a un carril. Luego, estas estructuras son fotografiadas y se obtiene la imagen propiamente tal. Los inconvenientes de estas imágenes es que presentan ruido en exceso y generalmente las bandas están muy difumindas, producto de su generación. Estas características hacen que la detección de las bandas a través de métodos tradicionales sea muy deficiente. Es por esto que al analizar los trabajos de la literatura se decidió utilizar un algoritmo de hormigas como base de una combinación de heurísticas para desarrollar el sistema para detectar bandas. El algoritmo de hormigas basado en Ant Colony System utiliza dos tipos de feromonas como característica principal, la primera como feromona usual para el algoritmo ACO y la segunda como información heurística. La mejora propuesta en este trabajo consiste en inicializar la feromona usual de ACO en base al gradiente y la segunda derivada de la imagen, en contraposición a la inicialización usual, que utiliza una constante y el uso de lógica difusa como matriz de información heurística, en donde se calcula el grado de pertenencia de un pixel a ser parte del borde de la imagen. El algoritmo propuesto fue probado tanto en imágenes genéricas, a las cuales se les aplicó blurring a través de filtros de suavizado, las cuales entregan buenos resultados de cualquiera de las dos formas, la imagen original y la suavizada. Utilizando métricas se confirma esto en este tipo de imágenes. En las imágenes DGGE se introduce la identificación de las bandas, además de su detección, en donde el algoritmo propuesto presenta un buen rendimiento en diferentes tipos de imágenes DGGE, las cuales van desde una imagen con bandas nítidas hasta imágenes con carriles inclinados, en comparación con técnicas tradicionales.
Descripción : Tesis Magister en Ciencias de la Computación Universidad de Concepción 2015
URI : http://repositorio.udec.cl/jspui/handle/11594/1885
metadata.dc.identifier.other: 000222777
Aparece en las colecciones: Ingeniería Informática y Ciencias de la Computación - Tesis Magister

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