Algoritmos Heurísticos de Coincidencia para la Estimación de Movimientos
en Compresión de Imágenes
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La teoría de NP-Completitud plantea que los algoritmos exactos y eficientes son poco probable que exista para la clase de problemas NP¿difíciles. Una forma de hacer frente a la dureza NP es relajar el requisito de optimalidad y en su lugar buscar soluciones que estén cerca del óptimo. Esta es la idea principal detrás de los algoritmos de aproximación, que tienen por nombre heurísticos o metaheurísticos. El problema de estimación de movimiento es un proceso con alto grado de complejidad computacional, requiere suficiente espacio de memoria y tiempo de ejecución. En este libro diseña...
La teoría de NP-Completitud plantea que los algoritmos exactos y eficientes son poco probable que exista para la clase de problemas NP¿difíciles. Una forma de hacer frente a la dureza NP es relajar el requisito de optimalidad y en su lugar buscar soluciones que estén cerca del óptimo. Esta es la idea principal detrás de los algoritmos de aproximación, que tienen por nombre heurísticos o metaheurísticos. El problema de estimación de movimiento es un proceso con alto grado de complejidad computacional, requiere suficiente espacio de memoria y tiempo de ejecución. En este libro diseñamos e implementamos algoritmos heurísticos, basados en el dominio de frecuencias, que se aplican sobre los coeficientes de la Transformada Discreta del Coseno y Wavelets. También, proponemos los Algoritmos de Dominio Temporal como los de coincidencia por bloque, que centran su búsqueda en la máxima coincidencia de la imagen actual con la de referencia. Los algoritmos utilizados durante la implementación de este trabajo de investigación fueron escritos con el lenguaje de programación matemático MATLAB. Por último, contribuimos a la difusión de nuevas líneas de investigación en Nicaragua.
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