Detecção de bordas multi-resolução utilizando PSO
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É proposta uma abordagem heurística baseada na Optimização do Enxame de Partículas (PSO) de inspiração biológica, a ser utilizada a nível de multi-resolução para melhorar a qualidade das arestas detectadas. Na fase de pré-processamento, um nível de Transformada de Ondas Discreta (DWT) ou Transformada de Ondas Complexa de Árvore Dupla (DT-CWT) é aplicado à imagem de entrada para criar novas imagens de sub-banda. A PSO é então aplicada a cada uma destas imagens de sub-banda. A imagem de saída contendo as arestas detectadas é obtida reconstruindo-a a partir das imagens de sub-...
É proposta uma abordagem heurística baseada na Optimização do Enxame de Partículas (PSO) de inspiração biológica, a ser utilizada a nível de multi-resolução para melhorar a qualidade das arestas detectadas. Na fase de pré-processamento, um nível de Transformada de Ondas Discreta (DWT) ou Transformada de Ondas Complexa de Árvore Dupla (DT-CWT) é aplicado à imagem de entrada para criar novas imagens de sub-banda. A PSO é então aplicada a cada uma destas imagens de sub-banda. A imagem de saída contendo as arestas detectadas é obtida reconstruindo-a a partir das imagens de sub-banda processadas utilizando a transformada inversa. É proposta uma função objectiva para a PSO avaliar as arestas durante a pesquisa heurística dentro do espaço da imagem. Além disso, é introduzido um limiar automático que é utilizado para limitar automaticamente a saída da PSO em imagem binária. Desempenho a abordagem proposta é avaliada e comparada com outros detectores de arestas bem conhecidos, tais como Sobel e Canny, utilizando a base de dados de imagens Kodak. Os resultados da avaliação objectiva utilizando a relação sinal-ruído (PSNR) e erro quadrático médio de raiz (RMSE) mostraram que a abordagem proposta tem um desempenho melhor e/ou comparável em comparação com outros detectores de borda.
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