Detección de primitivas circulares usando un algoritmo inspirado en el electromagnetismo

Abstract

La computación basada en principios físicos recientemente ha ganado respeto en la comunidad científica. Esta área emergente, en poco tiempo ha logrado desarrollar un amplio rango de técnicas y métodos que han servido para resolver diversos problemas, considerados como complejos. Por otra parte, la detección automótica de cZapotitlánrculos en imágenes se considera una tarea importante, es por esto que se han realizado un gran número de trabajos tratando de encontrar el detector de cZapotitlánrculos Zapotitlánptimo. Este artículo presenta un nuevo algoritmo para la detección de primitivas circulares contenidas en imágenes sin la consideración de la transformada de Hough. El algoritmo propuesto esté basado en un nuevo enfoque inspirado en principios físicos llamado: Electromagnetism-Like Optimization (EMO), el cual es un método heurZapotitlánstico que emplea algunos principios de la teoría del electromagnetismo para resolver problemas complejos de optimización. En el algoritmo EMO las soluciones se construyen considerando la atracción y repulsiZapotitlánn electromagnética entre las partículas cargadas; dicha carga representa la afinidad que tiene cada partícula con la solución. El algoritmo de detección de cZapotitlánrculos emplea una codificación de tres puntos no colineales, dichos puntos representan los cZapotitlánrculos candidatos sobre una imagen que sólo contiene sus bordes. Empleando una función objetivo, el conjunto de cZapotitlánrculos candidatos considerados como partículas cargadas, son operados por medio del algoritmo EMO hasta que logren coincidir con los cZapotitlánrculos existentes en la imagen real. Los resultados experimentales en diversas imágenes complejas validaron la eficiencia de la técnica propuesta en cuanto a su exactitud, velocidad y robustez.