Segmentación de imágenes microscópicas con NSGA-II

Autores/as

  • Rocio Ochoa-Montiel Universidad Autónoma de Tlaxcala, Apizaco
  • Carlos Sánchez-López Universidad Autónoma de Tlaxcala, Apizaco
  • Victor Hugo Carbajal-Gómez Universidad Autónoma de Tlaxcala, Apizaco
  • Ever Juárez-Guerra Universidad Autónoma de Tlaxcala, Apizaco

DOI:

https://doi.org/10.13053/cys-22-2-2944

Palabras clave:

Segmentación, optimización evolutiva multiobjetivo, imágenes microscópicas

Resumen

El presente trabajo aborda el problemade la segmentación multiobjetivo de imágenes microscópicas utilizando el algoritmo evolutivo NSGA-II. Durante el proceso de optimización se utilizan 2 funciones objetivo: la varianza entre clase de Otsu y la entropía de Shannon. Un conjunto de 71 imágenesde células sanguíneas se incluyen en la fase deexperimentación. A partir de este conjunto se forman 3 categorías de imágenes: con preprocesamiento, sin preprocesamiento, y con ruido Gaussiano. Los resultados muestran que el uso de técnicas evolutivas multiobjetivo como NSGA-II, brindan resultados satisfactorios en la segmentación de más de una categoría de imágenes.

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Publicado

2018-06-29

Número

Vol. 22 Núm. 2 (2018): Thematic Issue on Numerical and Evolutionary Optimization (Guest editors: L. Trujillo, Y. Maldonado, O. Schuetze)

Sección

Articles of the Thematic Issue

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