Optimización por algoritmo genético del desplazamiento en microfotografías
Tipo:
Articulos de Divulgación
Autor:
Reynosa-Guerrero, J., Canseco-Pinacho, J.A., Vázquez-Cervantes, A., García-Huerta, J.M., Bringas-Rico, V., Jiménez-Hernández, H.
Fecha:
2019-09-01
Descripción:
En este trabajo se presenta una propuesta para la estimación del desplazamiento en un par de imágenes de una zona de interés. El desplazamiento, en la literatura, por lo general se modela como un problema de optimización donde para una referencia, se desea encontrar el desplazamiento en una segunda imagen, donde se localiza con menor error una zona parecida a la referencia tomada.
El problema con técnicas clásicas (ecuaciones diferenciales y derivaciones de la serie de Taylor) es que a pesar de que son útiles, asumen que se encuentran cerca de la zona desplazada, pudiendo resultar soluciones subóptimas que no representan el desplazamiento real de la referencia.
Por lo cual se propone un método de estimación del desplazamiento basado en Montecarlo. Este método consiste en un Algoritmo Genético [1], que hace un muestreo en el espacio de solución, de manera que localiza las zonas que pueden minimizar el error sin tener las restricciones de vecindad y conexidad del espacio topológico. Este modelo parte de la formulación propuesta por Shi-Tomasi [2] [3] para medir el error de similitud y las componentes del desplazamiento por un método iterativo usando operadores genéticos.
En una etapa experimental se observa que los resultados obtenidos se comportan mejor que el trabajo de Shi-Tomasi, porque la desviación estándar es menor que el trabajo referenciado [4] [5], lo cual concluye que este método es computacionalmente eficiente y preciso para el cálculo del desplazamiento.
Palabras Clave: Algoritmo genético, Característica de seguimiento, desplazamiento.
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