Restauración de imágenes basada en metaheurísticas y entornos paralelos
- Autores
- Pérez Ibarra, Marcelo; Méndez, Sandra; Pérez Otero, Nilda; Elías, Rodrigo; Corimayo, Raúl
- Año de publicación
- 2014
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- La restauración de imágenes consiste en recuperar imágenes registradas en presencia de distintas fuentes de degradación. Este problema es relevante, por ejemplo, en astronomía y reconocimiento aéreo (imágenes degradadas por turbulencias atmosféricas, aberraciones de sistemas ópticos y movimiento de la cámara), o en medicina (imágenes radiográficas de bajo contraste debido a la naturaleza de los sistemas de rayos X). Los métodos de resolución clásicos para estos problemas presentan varios inconvenientes tales como la necesidad de conocer parámetros a priori y la alta complejidad de sus modelos matemáticos de resolución. En los últimos años, surgieron dos líneas de investigación que pueden ayudar a mitigar estos inconvenientes: las metaheurísticas y la computación paralela. Los métodos que utilizan metaheurísticas permiten una rápida convergencia y son adecuados para tratar un gran número de variables de decisión ofreciendo un mejor compromiso entre la calidad de la solución y la eficiencia de cómputo. El uso de arquitecturas paralelas permite reducir los tiempos de procesamiento debido al cómputo del gran volumen de datos asociados al proceso de restauración, incluso con imágenes de tamaño pequeño. En esta línea de investigación se trabajará en el diseño de algoritmos para la restauración de imágenes aplicando metaheurísticas en entornos paralelos.
Eje: Procesamiento Distribuido y Paralelo
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) - Materia
-
Ciencias Informáticas
restauración de imágenes
IMAGE PROCESSING AND COMPUTER VISION
metaheurísticas
Heuristic methods
cómputo paralelo
metaheurísticas paralelas - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/42857
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Restauración de imágenes basada en metaheurísticas y entornos paralelosPérez Ibarra, MarceloMéndez, SandraPérez Otero, NildaElías, RodrigoCorimayo, RaúlCiencias Informáticasrestauración de imágenesIMAGE PROCESSING AND COMPUTER VISIONmetaheurísticasHeuristic methodscómputo paralelometaheurísticas paralelasLa restauración de imágenes consiste en recuperar imágenes registradas en presencia de distintas fuentes de degradación. Este problema es relevante, por ejemplo, en astronomía y reconocimiento aéreo (imágenes degradadas por turbulencias atmosféricas, aberraciones de sistemas ópticos y movimiento de la cámara), o en medicina (imágenes radiográficas de bajo contraste debido a la naturaleza de los sistemas de rayos X). Los métodos de resolución clásicos para estos problemas presentan varios inconvenientes tales como la necesidad de conocer parámetros a priori y la alta complejidad de sus modelos matemáticos de resolución. En los últimos años, surgieron dos líneas de investigación que pueden ayudar a mitigar estos inconvenientes: las metaheurísticas y la computación paralela. Los métodos que utilizan metaheurísticas permiten una rápida convergencia y son adecuados para tratar un gran número de variables de decisión ofreciendo un mejor compromiso entre la calidad de la solución y la eficiencia de cómputo. El uso de arquitecturas paralelas permite reducir los tiempos de procesamiento debido al cómputo del gran volumen de datos asociados al proceso de restauración, incluso con imágenes de tamaño pequeño. En esta línea de investigación se trabajará en el diseño de algoritmos para la restauración de imágenes aplicando metaheurísticas en entornos paralelos.Eje: Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2014-05info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf724-728http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/42857spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-03T10:34:18Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/42857Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-03 10:34:19.352SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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La restauración de imágenes consiste en recuperar imágenes registradas en presencia de distintas fuentes de degradación. Este problema es relevante, por ejemplo, en astronomía y reconocimiento aéreo (imágenes degradadas por turbulencias atmosféricas, aberraciones de sistemas ópticos y movimiento de la cámara), o en medicina (imágenes radiográficas de bajo contraste debido a la naturaleza de los sistemas de rayos X). Los métodos de resolución clásicos para estos problemas presentan varios inconvenientes tales como la necesidad de conocer parámetros a priori y la alta complejidad de sus modelos matemáticos de resolución. En los últimos años, surgieron dos líneas de investigación que pueden ayudar a mitigar estos inconvenientes: las metaheurísticas y la computación paralela. Los métodos que utilizan metaheurísticas permiten una rápida convergencia y son adecuados para tratar un gran número de variables de decisión ofreciendo un mejor compromiso entre la calidad de la solución y la eficiencia de cómputo. El uso de arquitecturas paralelas permite reducir los tiempos de procesamiento debido al cómputo del gran volumen de datos asociados al proceso de restauración, incluso con imágenes de tamaño pequeño. En esta línea de investigación se trabajará en el diseño de algoritmos para la restauración de imágenes aplicando metaheurísticas en entornos paralelos. Eje: Procesamiento Distribuido y Paralelo Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) |
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La restauración de imágenes consiste en recuperar imágenes registradas en presencia de distintas fuentes de degradación. Este problema es relevante, por ejemplo, en astronomía y reconocimiento aéreo (imágenes degradadas por turbulencias atmosféricas, aberraciones de sistemas ópticos y movimiento de la cámara), o en medicina (imágenes radiográficas de bajo contraste debido a la naturaleza de los sistemas de rayos X). Los métodos de resolución clásicos para estos problemas presentan varios inconvenientes tales como la necesidad de conocer parámetros a priori y la alta complejidad de sus modelos matemáticos de resolución. En los últimos años, surgieron dos líneas de investigación que pueden ayudar a mitigar estos inconvenientes: las metaheurísticas y la computación paralela. Los métodos que utilizan metaheurísticas permiten una rápida convergencia y son adecuados para tratar un gran número de variables de decisión ofreciendo un mejor compromiso entre la calidad de la solución y la eficiencia de cómputo. El uso de arquitecturas paralelas permite reducir los tiempos de procesamiento debido al cómputo del gran volumen de datos asociados al proceso de restauración, incluso con imágenes de tamaño pequeño. En esta línea de investigación se trabajará en el diseño de algoritmos para la restauración de imágenes aplicando metaheurísticas en entornos paralelos. |
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