Image Edge Feature Extraction and Refining Based on Genetic-Ant Colony Algorithm

Edge is composed by a collection of its nearby pixels which has a step change or changes in roof, an image is an information system and most of its information comes from the edges. This paper gives a brief overview of the status and the importance of image edge detection and introduces the research status of the image edge detection. After that, it introduces the basic principle and the main steps of the genetic algorithm and ant colony algorithm. On the basis of these, the paper proposed a new hybrid algorithm for the image edge extraction and refining, which combined the genetic algorithm and ant colony algorithm. Through the analysis of the time-speed graph of the genetic algorithm and the ant colony algorithm, we can find the best fusion point between the genetic algorithm and the ant colony algorithm. The experiment indicated the proposed hybrid algorithm can make the full use of the image information, the simulation time is shorter, the image edge is more continuous, and preserved the outline of original image more completely

A performance evaluation of statistical tests for edge detection in textured images

This work presents an objective performance analysis of statistical tests for edge detection which are suitable for textured or cluttered images. The tests are subdivided into two-sample parametric and non-parametric tests and are applied using a dual-region based edge detector which analyses local image texture difference. Through a series of experimental tests objective results are presented across a comprehensive dataset of images using a Pixel Correspondence Metric (PCM). The results show that statistical tests can in many cases, outperform the Canny edge detection method giving robust edge detection, accurate edge localisation and improved edge connectivity throughout. A visual comparison of the tests is also presented using representative images taken from typical textured histological data sets. The results conclude that the non-parametric Chi Square (χ2) and Kolmogorov Smirnov (KS) statistical tests are the most robust edge detection tests where image statistical properties cannot be assumed a priori or where intensity changes in the image are nonuniform and that the parametric Difference of Boxes (DoB) test and the Student's t-test are the most suitable for intensity based edges. Conclusions and recommendations are finally presented contrasting the tests and giving guidelines for their practical use while finally confirming which situations improved edge detection can be expected. © 2014 Elsevier Inc. All rights reserved

Applications of artificial neural networks in three agro-environmental systems: microalgae production, nutritional characterization of soils and meteorological variables management

La agricultura es una actividad esencial para los humanos, es altamente dependiente de las condiciones meteorológicas y foco de investigación e innovación con el objetivo de enfrentar diversos desafíos. El cambio climático, calentamiento global y la degradación de los ecosistemas agrícolas son sólo algunos de los problemas que los humanos enfrentamos para continuar con la esencial producción de alimentos. Buscando la innovación en el sector agrícola, se consideraron tres tópicos principales de investigación para esta tesis; la producción de microalgas, el color del suelo y la fertilidad, y la adquisición de datos meteorológicos. Estos temas tienen roles cada vez más importantes en la agricultura, especialmente bajo la incertidumbre del futuro de la producción de alimentos. Las microalgas son una interesante alternativa para la fertilización de cultivos y la sostenibilidad del suelo; mientras que los parámetros de fertilidad del suelo necesitan ser más estudiados para desarrollar métodos de análisis de menor costo y más rápidos para ayudar al manejo. La agricultura, como actividad altamente dependiente del clima, necesita de datos meteorológicos para anticipar eventos, planificar y manejar los cultivos eficientemente. Estos temas se seleccionaron con el propósito de mejorar el estado actual de la técnica, proponer nuevas alternativas basadas, principalmente, en la aplicación de redes neuronales artificiales (ANN) como una manera novedosa de resolver los problemas y generar conocimiento de aplicación directa en sistemas de cultivos. El objetivo principal de esta tesis fue generar modelos de ANNs capaces de abordar problemas relacionados con la agricultura, como una alternativa a los métodos tradicionales y más costosos empleados en el manejo, análisis y adquisición de datos en los sistemas agrarios.Departamento de Ingeniería Agrícola y ForestalDoctorado en Ciencia e Ingeniería Agroalimentaria y de Biosistema