Advanced Evolutionary Image Filtering

Tato práce se zaměřuje na použití celulárních automatů s přechodovou funkcí složenou z podmínkových přechodových pravidel navržených evoluční strategií pro odstranění šumů různých typů a intenzit z digitálního obrazu. Navržená metoda vylepšuje původní koncept podmínkových přechodových pravidel úpravou pravé strany pravidla a rozšiřuje ji z jedné hodnoty na výběr výpočetních funkcí. Dále byla zkoumána různá nastavení evoluční strategie, trénování na různých typech šumů, trénování na částečně poškozených obrazech, a další nastavení, což vedlo k získání kvalitních filtrů pro každý model šumu. Porovnání těchto filtrů se stávajícími metodami ukazuje velké zlepšení oproti původnímu přístupu a schopnost evolučně navrhovat filtry, které se řadí mezi ty kvalitnější mezi porovnávanými metodami.This work aims to use cellular automata with a transition function of conditionally matching rules designed by the evolution strategy for the removal of noises of different types and intensities from digital images. The proposed method improves the original concept of conditionally matching rules by modifying the right side of the rule, extending it from a single value to a selection of functions. Furthermore, various evolution strategy setups were explored, including usage of different noise models for evolution, training on partially damaged images, and other setups, resulting in high-quality filters for each noise model. Comparing these filters to the existing methods shows great improvement from the original approach and the ability to evolutionarily design filters that are placed among the top methods quality-wise.