Nuevo enfoque de segmentación basado en la hibridación de un Algoritmo Metaheurístico y Modelado Basado en Agentes

Abstract

La segmentación es una técnica popular de procesamiento de imágenes ampliamente utilizada en la investigación científica. Los Algoritmos Metaheurísticos (MA) son algoritmos diseñados para encontrar soluciones aproximadas a problemas de optimización, por lo tanto, pueden configurarse para hacer segmentación. Sin embargo, algunas características como el ruido en las imágenes a segmentar, afecta los resultados obtenidos y tienden a carecer de precisión. Por otro lado, el Modelado Basado en Agentes (ABM) permite modelar de manera sencilla sistemas complejos que pueden utilizarse para abordar problemas de diversas áreas como informática y computación. Además, existen pocas referencias en la literatura sobre esta metodología enfocada a segmentación y los trabajos existentes han demostrado ser competentes en sus áreas de implementación. En esta tesis, se propone un método híbrido de segmentación de imágenes. La hibridación consiste en utilizar un MA junto con un ABM. Como resultado, los puntos más fuertes de ambas metodologías fueron combinados. Para evaluar su rendimiento, el algoritmo se probó utilizando diferentes métricas de calidad populares de la literatura. Los resultados experimentales han demostrado que este enfoque mejora la segmentación en términos de las métricas.