Cuckoo-Suche zur Verbesserung der Sichtbarkeit von Bildern: Ein neuer Weg

Probleme bei der Optimierung von Konstruktionskonstruktionen sind häufig hochgradig nichtlinear und weisen komplexe Randbedingungen bei Konstruktionsvariablen auf. Diese Einschränkungen können in der Computer Vision in Bezug auf Reichweite, Strukturähnlichkeit, Signal-Rausch-Beziehung usw. ausgedrückt werden. Bildverarbeitungsprobleme können als Optimierungsprobleme umformuliert werden, insbesondere als bioinspirierte Probleme. Durch die Auswahl und Gestaltung der richtigen Objektfunktion können Wiederherstellung, Segmentierung, Schwellenwertbildung usw. von Bildern mit hervorragenden Ergebnissen durchgeführt werden. Metaheuristiken sind für diese Fälle geeignet, um optimale Lösungen zu finden. Kuckucke gelten aufgrund ihrer schönen Geräusche und ihrer aggressiven Fortpflanzungsstrategie als bezaubernde Vögel. Darüber hinaus legen nur wenige Arten wie der Ani- und der Guira-Kuckuck ihre Eier in Gemeinschaftsnestern und entfernen die Eier anderer, was die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass ihre eigenen Eier schlüpfen. In der Natur findet man, dass die Nahrungssuche für Tiere ein zufälliges oder quasizufälliges System ist. Überraschenderweise zeigen Untersuchungen, dass der Nahrungssucheweg eines Tieres einem zufälligen Spaziergang folgt, der den aktuellen Standort und die Übergangswahrscheinlichkeit zum nächsten Standort genau berücksichtigt. Somit kann dieser Zufallsgang effizient mathematisch modelliert werden.

Autorentext

Sangita Roy è professore associato presso il Dipartimento ECE del Narula Institute of Technology, India. Ha un'esperienza di insegnamento di oltre ventisei anni. È stata per due anni alla Bells Controls Limited (industria della strumentazione) e per due anni al West Bengal State Centre, IEI (Kolkata) come coordinatore tecnico.