Detección de bordes multirresolución mediante PSO
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Se propone un enfoque heurístico basado en la Optimización de Enjambre de Partículas (PSO) de inspiración biológica que se utiliza a nivel de multirresolución para mejorar la calidad de los bordes detectados. En la etapa de preprocesamiento, se aplica un nivel de Transformación Wavelet Discreta (DWT) o Transformación Wavelet Compleja de Doble Árbol (DT-CWT) a la imagen de entrada para crear nuevas subbandas de imágenes. A continuación, se aplica PSO a cada una de estas imágenes de subbanda. La imagen de salida que contiene los bordes detectados se obtiene reconstruyéndola a partir...
Se propone un enfoque heurístico basado en la Optimización de Enjambre de Partículas (PSO) de inspiración biológica que se utiliza a nivel de multirresolución para mejorar la calidad de los bordes detectados. En la etapa de preprocesamiento, se aplica un nivel de Transformación Wavelet Discreta (DWT) o Transformación Wavelet Compleja de Doble Árbol (DT-CWT) a la imagen de entrada para crear nuevas subbandas de imágenes. A continuación, se aplica PSO a cada una de estas imágenes de subbanda. La imagen de salida que contiene los bordes detectados se obtiene reconstruyéndola a partir de las imágenes de subbanda procesadas mediante la transformada inversa. Se propone una función objetivo para que el PSO evalúe los bordes durante la búsqueda heurística dentro del espacio de la imagen. Además, se introduce la función de umbralización automática, que se utiliza para umbralizar automáticamente la salida de la PSO en una imagen binaria. El rendimiento del enfoque propuesto se evalúa y se compara con otros detectores de bordes bien conocidos, como Sobel y Canny, utilizando la base de datos de imágenes Kodak. Los resultados de la evaluación objetiva utilizando la relación señal-ruido (PSNR) y el error cuadrático medio (RMSE) mostraron que el enfoque propuesto tiene un rendimiento mejor y/o comparable en comparación con otros detectores de bordes.
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