Boundary extraction through gradient-based evolutionary algorithm

Boundary extraction is an important procedure associated with recognition and interpretation tasks in digital image processing and computer vision. Most of the segmentation techniques are based on the detection of the local gradient, and then their application in noisy images is unstable and unreliable. Therefore global mechanisms are required, so that they can avoid falling into spurious solutions due to the noise. In this paper we present a gradient-based evolutionary algorithm as a heuristic mechanism to achieve boundary extraction in noisy digital images. Evolutionary algorithms explore the combinatory space of possible solutions by means of a process of selection of the best solutions (generated by mutation and crossover), followed by the evaluation of the new solutions (fitness) and the selection of a new set of solutions. Each possible solution is in our case a contour, whose fitness measures the variation of intensity accumulated along it. This process is repeated from a first approximation of the solution (the initial population)either a certain number of generations or until some appropriate halting criterion is reached. The uniform exploration of the space of solutions and the local minima avoidance induce to form better solutions through the gradual evolution of the populations.Facultad de Informátic

Extracción de contornos mediante algoritmos evolutivos

La extracción de contornos es indispensable para una gran cantidad de tareas asociadas con el reconocimiento e identificación de patrones en imágenes digitales y la visión computacional. La mayoría de las técnicas de segmentación de contornos se basa en la detección de gradientes locales, por lo que con imágenes ruidosas estos métodos se vuelven inestables y poco confiables. Por lo tanto se requieren mecanismos globales que permitan sobreponerse adecuadamente a los mínimos locales generados por el ruido. En este trabajo proponemos el uso de algoritmos evolutivos como mecanismo heurístico para la extracción de contornos en imágenes con ruido. Los algoritmos evolutivos exploran el espacio combinatorio de posibles soluciones por medio de un proceso de selección de mejores soluciones (generadas por mutación y cruzamiento) seguidas por la evaluación de la adecuación de las nuevas soluciones (fitness) y la selección de un nuevo conjunto de soluciones. Cada posible solución es un contorno, cuyo fitness es una medida de la diferencia de intensidades acumulada a lo largo del mismo. Este proceso se repite iterativamente a partir de una primera aproximación (la población inicial), ya sea un cierto número de generaciones o bien hasta alcanzar algún criterio conveniente de detención, por ejemplo encontrar un contorno cuyo fitness es adecuadamente bajo. La exploración uniforme del espacio de soluciones y el no estancamiento en mínimos locales (principalmente por efecto de la operación de mutación) inducen a una mejora gradual de los resultados con la evolución de las poblaciones.Eje: Sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Sistemas híbridos para el reconocimiento de patrones

El Procesamiento Digital de Imágenes (PDI) es un área de permanente importancia tecnológica. Su objetivos van desde procesar datos adquiridos satelitalmente para mejorar la percepción, detección o interpretación de algún patrón específico [5, 6], o aplicar filtrados a imágenes fotográficas para reconstruir o retocar sus características visuales [3, 4], o comprimir información gráfica para facilitar su transporte por las redes de comunicaciones [7, 2]. Entre las áreas de mayor importancia tecnológica del PDI podemos mencionar el reconocimiento de patrones y la visión robótica, en las cuales se requiere el uso combinado de técnicas de todo tipo, desde las puramente numéricas hasta las m¶as cercanas a la inteligencia artificial. Actualmente la mayor parte de las técnicas avanzadas utilizadas en el reconocimiento de patrones se basa en un procesamiento numérico, donde mediante un tratamiento heurístico se busca conjugar los resultados de ciertos estimadores con valores específicos de una distribución [8, 10].Eje: Computación gráfica. VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Estrategias evolutivas para la detección de contornos en imágenes digitales

La extracción de contornos en imágenes digitales es una operación de gran interés en los procesos de segmentación e identificación de patrones, tanto para tareas de reconocimiento e interpretación, como también de clasificación de objetos [4]. El operador gradiente es una herramienta ampliamente utilizada a tal efecto, detectando las variaciones en los niveles de intensidad que pudieran corresponder a los contornos de interés. Aunque esta metodología brinda resultados aceptables para casos típicos, existe gran variedad de situaciones en las que se requiere un esfuerzo computacional adicional que permita ampliar su rango de aplicación. Tal es el caso de la extracción de contornos en imágenes ruidosas o con objetos con niveles de intensidad no uniforme, en los cuales se realiza típicamente una detección de bordes utilizando el operador gradiente, seguida por algún esquema de procesamiento global. Una de las técnicas que actualmente se está investigando se denomina contornos activos [5, 8], y consiste en utilizar curvas inicializadas por el usuario, las cuales se mueven dentro de la imagen hasta encontrar el contorno buscado. Para ello se utilizan mecansimos diversos, como B-Splines [1], flujo del vector gradiente, etc. En general, los contornos activos poseen limitaciones respecto de las concavidades de las fronteras a segmentar [9]. En este trabajo presentamos un resumen del sistema y de los resultados obtenidos en la detección de bordes utilizando el uso combinado del operador gradiente con estrategias evolutivas [6, 7]. La utilización de algoritmos evolutivos [2] nos provee una herramienta de resolución capaz de encontrar soluciones próximas a la óptima a este problema de formulación matemática no trivial y de gran complejidad computacional.Eje: Procesamiento de SeñalesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Planeamiento de trayectorias en contextos dinámicos

En este trabajo presentamos un sistema de planeamiento de trayectorias basada en el algoritmo de ruteo de Lee. Este algoritmo (concebido originariamente para obtener conexiones mínimas en circuitos VLSI) proporciona un mecanismo simple y robusto para computar caminos óptimos en espacios de configuración bidimensionales. El motor del sistema de planeamiento presentado en este trabajo se implementó mediante una versión basada en reglas del algoritmo de Lee, integrando una arquitectura híbrida que realiza inferencias lógicas mediante una componente del lenguaje Prolog, y cuyos resultados son compartidos por componentes de procesamiento numérico en un lenguaje imperativo convencional. Esto posibilita una clara factorización de las funcionalidades del sistema: el algoritmo de navegación se basa en la representación de alto nivel a través de su formulación lógica, y el estado del espacio de configuración se puede obtener mediante técnicas de visión y procesamiento implementadas numéricamente. Por lo tanto la arquitectura propuesta sintetiza simultáneamente la velocidad y versatilidad en su entorno visual de aplicación, y el nivel de abstracción y modularidad de la descripción lógica de su motor de planeamiento.Eje: Teoría (TEOR)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Sistemas híbridos para el reconocimiento de patrones

El Procesamiento Digital de Imágenes (PDI) es un área de permanente importancia tecnológica. Su objetivos van desde procesar datos adquiridos satelitalmente para mejorar la percepción, detección o interpretación de algún patrón específico [5, 6], o aplicar filtrados a imágenes fotográficas para reconstruir o retocar sus características visuales [3, 4], o comprimir información gráfica para facilitar su transporte por las redes de comunicaciones [7, 2]. Entre las áreas de mayor importancia tecnológica del PDI podemos mencionar el reconocimiento de patrones y la visión robótica, en las cuales se requiere el uso combinado de técnicas de todo tipo, desde las puramente numéricas hasta las m¶as cercanas a la inteligencia artificial. Actualmente la mayor parte de las técnicas avanzadas utilizadas en el reconocimiento de patrones se basa en un procesamiento numérico, donde mediante un tratamiento heurístico se busca conjugar los resultados de ciertos estimadores con valores específicos de una distribución [8, 10].Eje: Computación gráfica. VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Extracción de contornos mediante algoritmos evolutivos

La extracción de contornos es indispensable para una gran cantidad de tareas asociadas con el reconocimiento e identificación de patrones en imágenes digitales y la visión computacional. La mayoría de las técnicas de segmentación de contornos se basa en la detección de gradientes locales, por lo que con imágenes ruidosas estos métodos se vuelven inestables y poco confiables. Por lo tanto se requieren mecanismos globales que permitan sobreponerse adecuadamente a los mínimos locales generados por el ruido. En este trabajo proponemos el uso de algoritmos evolutivos como mecanismo heurístico para la extracción de contornos en imágenes con ruido. Los algoritmos evolutivos exploran el espacio combinatorio de posibles soluciones por medio de un proceso de selección de mejores soluciones (generadas por mutación y cruzamiento) seguidas por la evaluación de la adecuación de las nuevas soluciones (fitness) y la selección de un nuevo conjunto de soluciones. Cada posible solución es un contorno, cuyo fitness es una medida de la diferencia de intensidades acumulada a lo largo del mismo. Este proceso se repite iterativamente a partir de una primera aproximación (la población inicial), ya sea un cierto número de generaciones o bien hasta alcanzar algún criterio conveniente de detención, por ejemplo encontrar un contorno cuyo fitness es adecuadamente bajo. La exploración uniforme del espacio de soluciones y el no estancamiento en mínimos locales (principalmente por efecto de la operación de mutación) inducen a una mejora gradual de los resultados con la evolución de las poblaciones.Eje: Sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Planeamiento de trayectorias en contextos dinámicos

En este trabajo presentamos un sistema de planeamiento de trayectorias basada en el algoritmo de ruteo de Lee. Este algoritmo (concebido originariamente para obtener conexiones mínimas en circuitos VLSI) proporciona un mecanismo simple y robusto para computar caminos óptimos en espacios de configuración bidimensionales. El motor del sistema de planeamiento presentado en este trabajo se implementó mediante una versión basada en reglas del algoritmo de Lee, integrando una arquitectura híbrida que realiza inferencias lógicas mediante una componente del lenguaje Prolog, y cuyos resultados son compartidos por componentes de procesamiento numérico en un lenguaje imperativo convencional. Esto posibilita una clara factorización de las funcionalidades del sistema: el algoritmo de navegación se basa en la representación de alto nivel a través de su formulación lógica, y el estado del espacio de configuración se puede obtener mediante técnicas de visión y procesamiento implementadas numéricamente. Por lo tanto la arquitectura propuesta sintetiza simultáneamente la velocidad y versatilidad en su entorno visual de aplicación, y el nivel de abstracción y modularidad de la descripción lógica de su motor de planeamiento.Eje: Teoría (TEOR)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Extracción de contornos mediante algoritmos evolutivos

La extracción de contornos es indispensable para una gran cantidad de tareas asociadas con el reconocimiento e identificación de patrones en imágenes digitales y la visión computacional. La mayoría de las técnicas de segmentación de contornos se basa en la detección de gradientes locales, por lo que con imágenes ruidosas estos métodos se vuelven inestables y poco confiables. Por lo tanto se requieren mecanismos globales que permitan sobreponerse adecuadamente a los mínimos locales generados por el ruido. En este trabajo proponemos el uso de algoritmos evolutivos como mecanismo heurístico para la extracción de contornos en imágenes con ruido. Los algoritmos evolutivos exploran el espacio combinatorio de posibles soluciones por medio de un proceso de selección de mejores soluciones (generadas por mutación y cruzamiento) seguidas por la evaluación de la adecuación de las nuevas soluciones (fitness) y la selección de un nuevo conjunto de soluciones. Cada posible solución es un contorno, cuyo fitness es una medida de la diferencia de intensidades acumulada a lo largo del mismo. Este proceso se repite iterativamente a partir de una primera aproximación (la población inicial), ya sea un cierto número de generaciones o bien hasta alcanzar algún criterio conveniente de detención, por ejemplo encontrar un contorno cuyo fitness es adecuadamente bajo. La exploración uniforme del espacio de soluciones y el no estancamiento en mínimos locales (principalmente por efecto de la operación de mutación) inducen a una mejora gradual de los resultados con la evolución de las poblaciones.Eje: Sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Planeamiento de trayectorias en contextos dinámicos

En este trabajo presentamos un sistema de planeamiento de trayectorias basada en el algoritmo de ruteo de Lee. Este algoritmo (concebido originariamente para obtener conexiones mínimas en circuitos VLSI) proporciona un mecanismo simple y robusto para computar caminos óptimos en espacios de configuración bidimensionales. El motor del sistema de planeamiento presentado en este trabajo se implementó mediante una versión basada en reglas del algoritmo de Lee, integrando una arquitectura híbrida que realiza inferencias lógicas mediante una componente del lenguaje Prolog, y cuyos resultados son compartidos por componentes de procesamiento numérico en un lenguaje imperativo convencional. Esto posibilita una clara factorización de las funcionalidades del sistema: el algoritmo de navegación se basa en la representación de alto nivel a través de su formulación lógica, y el estado del espacio de configuración se puede obtener mediante técnicas de visión y procesamiento implementadas numéricamente. Por lo tanto la arquitectura propuesta sintetiza simultáneamente la velocidad y versatilidad en su entorno visual de aplicación, y el nivel de abstracción y modularidad de la descripción lógica de su motor de planeamiento.Eje: Teoría (TEOR)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI