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dc.contributor.advisorPinninghoff Junemann, María Angélica; profesora guíaes
dc.contributor.authorVásquez Feijóo, Jaimees
dc.date.accessioned2016-11-30T16:16:30Z
dc.date.accessioned2019-12-16T16:39:25Z-
dc.date.available2016-11-30T16:16:30Z
dc.date.available2019-12-16T16:39:25Z-
dc.date.issued2016
dc.identifier.other225331
dc.identifier.urihttp://repositorio.udec.cl/jspui/handle/11594/2025-
dc.descriptionIngeniero Civil Informatico Universidad de Concepción 2016es
dc.description.abstractEl problema de la detección de bordes en imágenes digitales en escala de grises se puede dividir en localización e identificación, en donde la localización es la búsqueda de pixeles en una imagen y la identificación es la forma de saber si un pixel es borde o no. Un método clásico realiza una detección de bordes con una identificación eficaz, pero localización poco eficiente al analizar todos los pixeles de una imagen. La detección de bordes tiene el propósito de reducir y filtrar los datos de una imagen, entregando su estructura de bordes representativa, lo que implica que en la imagen probablemente hay gran cantidad de datos o pixeles no realmente necesarios de analizar y que son solo ruido para la detección. El algoritmo ABC es una metaheurística del area de inteligencia de enjambre introducido el año 2005, el cual trata de simular el comportamiento natural de las abejas de miel en su recolección de comida o néctar. Las abejas de miel tienen un buen balance entre explotación y exploración, y usan mecanismos de comunicación como la danza de la abeja (waggle dance) para localizar de forma optima nuevas y mejores fuentes de comida. Luego, una identificación eficaz, como el operador de un método clásico, y una localización o búsqueda eficiente, como el algoritmo ABC, pueden ser integradas para lograr una eficiente detección de bordes. Esta integración, se logró en la creación del modelo ABC-ED básico realizado en este trabajo, en donde un pixel de una imagen detectado como borde por el modelo, puede ser considerado como una flor en la naturaleza, a la cual una abeja le puede extraer su néctar. Así, ABC-ED básico detecta con una localización eficiente las flores dentro de un ambiente, simulando a las abejas en su recolección de néctar de las flores para la colonia. Para la creación del modelo ABC-ED básico, se establecieron definiciones necesarias para explicar mediante argumentación y pseudo-algoritmos su funcionamiento, siendo el núcleo necesario para plasmar el modelo en su prototipo implementado, del cual se describe su diseño y ambiente de trabajo usado. Se realió una experimentación del modelo ABC-ED básico usando su prototipo, con el fin de demostrar de forma justificada las decisiones tomadas en la construcci on estructural y algor tmica, junto con la calibración de parámetros de control del modelo. Los resultados demuestran, que para obtener la estructura de bordes representativa de cada imagen con que se experimentó, se necesita no más de un 16% de análisis de pixeles del total de cada imagen.es
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad de Concepción.es
dc.rightsCreative Commoms CC BY NC ND 4.0 internacional (Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional)-
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es-
dc.subjectProgramación Heurísticaes
dc.subjectComputación Evolutivaes
dc.subjectAlgoritmos Genéticoses
dc.titleLocalización eficiente en detección de bordes en imágenes adaptando el algoritmo ABCes
dc.typeTesises
dc.description.facultadDepartamento de Ingeniería Informática y Ciencias de la Computaciónes
dc.description.departamentoDepartamento de Ingeniería Informática y Ciencias de la Computación.es
Appears in Collections:Ingeniería Informática y Ciencias de la Computación - Tesis Pregrado

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