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Localización eficiente en detección de bordes en imágenes adaptando el algoritmo ABC

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dc.contributor.advisor Pinninghoff Junemann, María Angélica; profesora guía es
dc.contributor.author Vásquez Feijóo, Jaime es
dc.date.accessioned 2016-11-30T16:16:30Z
dc.date.accessioned 2019-12-16T16:39:25Z
dc.date.available 2016-11-30T16:16:30Z
dc.date.available 2019-12-16T16:39:25Z
dc.date.issued 2016
dc.identifier.other 225331
dc.identifier.uri http://repositorio.udec.cl/jspui/handle/11594/2025
dc.description Ingeniero Civil Informatico Universidad de Concepción 2016 es
dc.description.abstract El 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.iso spa es
dc.publisher Universidad de Concepción. es
dc.rights Creative Commoms CC BY NC ND 4.0 internacional (Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional)
dc.rights.uri https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es
dc.subject Programación Heurística es
dc.subject Computación Evolutiva es
dc.subject Algoritmos Genéticos es
dc.title Localización eficiente en detección de bordes en imágenes adaptando el algoritmo ABC es
dc.type Tesis es
dc.description.facultad Departamento de Ingeniería Informática y Ciencias de la Computación es
dc.description.departamento Departamento de Ingeniería Informática y Ciencias de la Computación. es


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Creative Commoms CC BY NC ND 4.0 internacional (Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional) Excepto si se señala otra cosa, la licencia del ítem se describe como Creative Commoms CC BY NC ND 4.0 internacional (Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional)

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