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metadata.dc.type: Dissertação
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
Title: Obtenção de tabela de quantização para compressão de imagens utilizando algoritmos genéticos
metadata.dc.creator: Costa, Leonardo Faria
metadata.dc.contributor.advisor1: Veiga, Antônio Cláudio Paschoarelli
metadata.dc.contributor.referee1: Carrijo, Gilberto Arantes
metadata.dc.contributor.referee2: Flores, Edna Lúcia
metadata.dc.contributor.referee3: Silva, Kátia Lopes
metadata.dc.description.resumo: O objetivo deste trabalho é gerar uma tabela de quantização melhor do que a utilizada pelo padrão JPEG para um grupo de imagens naturais e médicas utilizando o método de algoritmos genéticos, para isso será analisada a função de aptidão da população, a probabilidade de seleção dos melhores pares de matrizes para cruzamento e irá se verificar formas de se melhorar o resultado através da modificação dos parâmetros de entrada. No processamento prévio da imagem codificada é necessário conhecer bem a tabela de quantização para obter uma imagem com maior qualidade final. O método de Algoritmos Genéticos utilizado é baseado em mecanismos de seleção natural e reprodução que combinam a sobrevivência das melhores matrizes ao longo de uma estrutura. A qualidade das imagens reconstruídas utilizando esse método foi superior àquela obtida pela tabela de quantização JPEG para um conjunto de imagens naturais e médicas, e ainda possibilitou a criação de não apenas uma, mas várias tabelas com Relação Sinal/Ruído maiores que as produzidas pela tabela JPEG, uma vez que estimulou as principais características desse método como: a codificação dos parâmetros definidos; o processo de busca a partir das melhores matrizes iniciais e não uma simples matriz; informações obtidas de uma função objetiva determinada (função de aptidão) e o uso de regras de transição probabilística. Com base nos resultados obtidos nesta dissertação, pode-se recomendar a utilização do Algoritmo Genético para imagens naturais e imagens do olho humano com uma taxa de compressão acima de 30:1 e ótima qualidade da imagem reconstruída.
Abstract: The purpose of this work is to generate a better Quantization Table for a group of natural images and medical images using the Genetic Algorithm method in the process of compression JPEG. The fitness function of the population will be analyzed and the probability of selection the better pairs of chromosomes or matrix, and we will also breach means to improve the results through modifications of the input parameters. In the previous processing of the coded image it is necessary to know very well the Quantization Table to achieve an image with less loss and therefore, better final quality. The method of Genetic Algorithm applied to this program is based on mechanisms of natural selection and reproduction for a set of natural and medical images and furthermore it allowed for the creation of not one but various Tables with SNR higher than those produced by the JPEG Table since it stimulated the principal characteristics of this method in programming such as: codification of defined parameters; the process of search for better matrix starting from a group of matrix and not a simple matrix; information obtained of an objective determined function (fitness function) and the use of the probabilistic rules of transition. Based on the results obtained in this work, we can recommend the use of Genetic Algorithm for natural images and human eye images with a compression rate up to 30:1 and a great reconstructed image quality.
Keywords: Algoritmo genético
Relação sinal/ruído
Seleção natural
Função de aptidão
Genetic algorithm
Signal noise relation
Natural selection
Fitness function
Algoritmos genéticos
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: BR
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
metadata.dc.publisher.initials: UFU
metadata.dc.publisher.department: Engenharias
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
Citation: COSTA, Leonardo Faria. Obtenção de tabela de quantização para compressão de imagens utilizando algoritmos genéticos. 2005. 191 f. Dissertação (Mestrado em Engenharias) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2005.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/14642
Issue Date: 26-Aug-2005
Appears in Collections:DISSERTAÇÃO - Engenharia Elétrica

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