O uso de algoritmos genéticos na decomposição morfológica de operadores invariantes em translação aplicados a imagens digitais

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 1998
Autor(a) principal: João Ricardo de Freitas Oliveira
Orientador(a): Gerald Jean Francis Banon
Banca de defesa: Sandra Aparecida Sandri, José Antônio Gonçalves Pereira, Roberto Vieira da Fonseca Lopes, Junior Barrera, Roberto de Alencar Lotufo
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação do INPE em Computação Aplicada
Departamento: Não Informado pela instituição
País: BR
Resumo em Inglês: This work uses a genetic algorithm for the morphological decomposition of translation invariant operators on digital images. This decomposition has the form of a union (resp. intersection) of sup-generating (resp. inf-generating) operators. These operators are built from the four morphological elementary operators which, in turn, are defined by structuring elements. The harder task in using this formulation is to find the structuring elements that ultimately implement the desired decomposition. For this purpose, a genetic algorithm is used to find a sub-optimal solution in a huge solution space. Several computational tests are done and the results are good enough to justify further research in this direction.
Link de acesso: http://urlib.net/sid.inpe.br/jeferson/2005/03.04.15.16
Resumo: Este trabalho usa um algoritmo genético na decomposição de operadores invariantes em translação para imagens digitais. Esta decomposição tem a forma de uma união (resp. interseção) de operadores sup-geradores (resp. inf-geradores). Esses operadores são construídos a partir dos quatro operadores elementares da Morfologia Matemática que, por sua vez, são definidos por elementos estruturantes. A tarefa mais difícil nesta formulação é encontrar os elementos estruturantes que implementam a decomposição desejada. Para este propósito, um algoritmo genético é usado para encontrar uma solução sub-ótima em um espaço de soluções enorme. Vários testes computacionais são realizados e os resultados são suficientemente bons para justificar mais pesquisas nesta direção.