Restauración de imágenes basada en metaheurísticas y entornos paralelos

Abstract

La restauración de imágenes consiste en recuperar imágenes registradas en presencia de distintas fuentes de degradación. Este problema es relevante, por ejemplo, en astronomía y reconocimiento aéreo (imágenes degradadas por turbulencias atmosféricas, aberraciones de sistemas ópticos y movimiento de la cámara), o en medicina (imágenes radiográficas de bajo contraste debido a la naturaleza de los sistemas de rayos X). Los métodos de resolución clásicos para estos problemas presentan varios inconvenientes tales como la necesidad de conocer parámetros a priori y la alta complejidad de sus modelos matemáticos de resolución. En los últimos años, surgieron dos líneas de investigación que pueden ayudar a mitigar estos inconvenientes: las metaheurísticas y la computación paralela. Los métodos que utilizan metaheurísticas permiten una rápida convergencia y son adecuados para tratar un gran número de variables de decisión ofreciendo un mejor compromiso entre la calidad de la solución y la eficiencia de cómputo. El uso de arquitecturas paralelas permite reducir los tiempos de procesamiento debido al cómputo del gran volumen de datos asociados al proceso de restauración, incluso con imágenes de tamaño pequeño. En esta línea de investigación se trabajará en el diseño de algoritmos para la restauración de imágenes aplicando metaheurísticas en entornos paralelos.