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Um algoritmo genético híbrido para supressão de ruídos em imagens

Jônatas Lopes de Paiva Cláudio Fabiano Motta Toledo

2015

Localização: ICMC - Inst. Ciên. Mat. Computação    (T P149ua e.1 )(Acessar)

  • Título:
    Um algoritmo genético híbrido para supressão de ruídos em imagens
  • Autor: Jônatas Lopes de Paiva
  • Cláudio Fabiano Motta Toledo
  • Assuntos: ALGORITMOS GENÉTICOS; PROCESSAMENTO DE IMAGENS; COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA; OTIMIZAÇÃO MATEMÁTICA; JOGOS ELETRÔNICOS; Algoritmos Genéticos; Atenuação De Ruídos Em Imagens; Feature Preservation; Genetic Algorithms; Image Denoising; Image Processing; Optimization; Otimização; Preservação De Características; Processamento De Imagens
  • Notas: Dissertação (Mestrado)
  • Descrição: Imagens digitais são utilizadas para diversas finalidades, variando de uma simples foto com os amigos até a identificação de doenças em exames médicos. Por mais que as tecnologias de captura de imagens tenham evoluído, toda imagem adquirida digitalmente possui um ruído intrínseco a ela que normalmente é adquirido durante os processo de captura ou transmissão da imagem. O grande desafio neste tipo de problema consiste em recuperar a imagem perdendo o mínimo possível de características importantes da imagem, como cantos, bordas e texturas. Este trabalho propõe uma abordagem baseada em um Algoritmo Genético Híbrido (AGH) para lidar com este tipo de problema. O AGH combina um algoritmo genético com alguns dos melhores métodos de supressão de ruídos em imagens encontrados na literatura, utilizando-os como operadores de busca local. O AGH foi testado em imagens normalmente utilizadas como benchmark corrompidas com um ruído branco aditivo Gaussiano (N; 0), com diversos níveis de desvio padrão para o ruído. Seus resultados, medidos pelas métricas PSNR e SSIM, são comparados com os resultados obtidos por diferentes métodos. O AGH também foi testado para recuperar imagens SAR (Synthetic Aperture Radar), corrompidas com um ruído Speckle multiplicativo, e também teve seus resultados comparados com métodos especializados em recuperar imagens SAR. Através dessa abordagem híbrida, o AGH foi capaz de obter resultados competitivos em ambos os tipos de testes, chegando inclusive a obter
    melhores resultados em diversos casos em relação aos métodos da literatura
  • Data de criação/publicação: 2015
  • Formato: 123 p.
  • Idioma: Português
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  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

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