Algoritmos geneticos para interpolação não-linear de imagem e decodificação de codigos lineares

• Main Author: Cardoso, Fabbryccio Akkazzha Chaves Machado
• Other Authors: UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: [s.n.] 1998
• Subjects: Algoritmos genéticos; Teoria da codificação; Decodificadores (Eletronica)
• Online Access: CARDOSO, Fabbryccio Akkazzha Chaves Machado. Algoritmos geneticos para interpolação não-linear de imagem e decodificação de codigos lineares. 1998. 149f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/261736>. Acesso em: 24 jul. 2018.; http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/261736

Orientador: Dalton Soares Arantes === Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação === Made available in DSpace on 2018-07-24T06:17:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cardoso_FabbryccioAkkazzhaChavesMachado_M.pdf: 12058108 bytes, checksum: 48de27c732a39d3371e8742a7cfe78dc (MD5) Previous issue date: 1998 === Resumo: Investiga-se neste trabalho a aplicação de algoritmos genéticos (AGs) ao problema da otimização de filtros não-lineares bidimensionais, baseados em redes neurais, para interpolação de imagens. Aplica-se também os AGs ao problema da decodificação de códigos corretores de erros, onde se verifica quão importante é a representação cromossômica e a estrutura do problema. Um algoritmo genético padrão foi inicialmente aplicado na otimização desses dois problemas. Introduzindo-se informações adicionais relativas à estrutura do problema, modificações neste algoritmo foram então propostas e implementadas, com o objetivo de melhorar a sua eficiência. No problema da interpolação de imagens, uma informação importante que deve ser preservada são as bordas da imagem. Estudou-se uma forma de utilizar tal informação na amplificação de imagens, visando uma boa qualidade subjetiva. Um algoritmo interpolador não-linear, que explora intensamente as características de bordas, foi implementado e os resultados comparados com as técnicas convencionais === Abstract: The object of this dissertation is to study and apply Genetic AIgorithms (GAs) to the optimization of bidimensional non-linear filters, based on neural networks, for image interpolation. The GAs are also appliyd to the decoding of binary error-correcting codes, where the important issues of chromosome representation and problem structure are emphasized. A standard genetic algorithm is initially applied to both of these problems, in order to assess its performance. By introducing additional information about the structure of the problems, modifications are then proposed and implemented in order to increase the efficiency of the standard GA. For example, in the image interpolation problem one key aspect is the preservation of image borders. By preserving borders in the amplified image, subjective picture quality is greatly improved. A specific algorithm that exploits these characteristics is implemented and the results compared with those of traditional techniques === Mestrado === Mestre em Engenharia Elétrica