Algoritmo ABC Aplicado à Atribuição de Índices para Quantização Vetorial Robusta de Imagens

Abstract

Resumo-Nesse artigoé abordado o problema da Quantização Vetorial Robusta (QVR) noâmbito da transmissão de imagens por canal com desvanecimento rápido e ruído aditivo gaussiano branco convencional ou duplamente gatilhado (impulsivo). São apresentadas modificações no algoritmo Artificial Bee Colony (ABC) aplicado ao problema de otimização combinatorial de atribuição deíndices na quantização vetorial robusta. O desempenho do ABCé comparado com outro algoritmo de otimização amplamente utilizado na literatura, o Simulated Annealing (SA). Resultados de simulação mostram que o algoritmo ABC modificado apresenta uma superioridade sobre o SA em termos de redução dó ındice de desordem em todos os tamanhos de dicionários testados, permitindo obter imagens reconstruídas com qualidade superioràquelas reconstruídas sem uso de QVR por canais ruidosos. Palavras-chave-Quantização vetorial robusta, otimização combinatorial, inteligência de exames, ruído impulsivo, desvanecimento generalizado, transmissão de imagens.

Algoritmo FSS modificado Aplicado à Quantização Vetorial Robusta de Imagens

“…Os impactos provocados por canais ruidosos no desempenho de um sistema de QV podem ser amenizados utilizando a Quantizac ¸ão Vetorial Otimizada para Canal (QVOC) [7], [8] ou a Quantizac ¸ão Vetorial Robusta (QVR) [6], [9], [10]. Na QVOC, o projeto do dicionário de vetores-códigos é realizado levando em considerac ¸ão a distorc ¸ão de um canal específico.…”

“…O algoritmo Variable Neighborhood Search (VNS) também foi utilizado como alternativa para atacar este problema, obtendo resultados satisfatórios comparados ao SA [15]. Algoritmos de inteligência computacional (IC), particularmente da área de computac ¸ão bioinspirada, podem ser utilizados para resolver o problema de AI, como o algoritmo Colônia Artificial de Abelhas (ABC -Artificial Bee Colony) [6] e algoritmos evolucionários [16], [17].…”