Aplicación de técnicas evolutivas avanzadas al registrado de imágenes de rango

Resumen

El principal objetivo de esta memoria es profundizar en las técnicas de computación evolutiva para afrontar el problema de registro de imágenes de rango para el modelado o reconstrucción tridimensional 3D de objetos. Las características particulares de estas estrategias de búsqueda han permitido el diseño de algoritmos de registrado capaces de abordar escenarios complejos en los que no serían aplicables técnicas clásicas. Para alcanzar este objetivo, la memoria está organizada en varios capítulos cuya estructura se describe a continuación: En el Capítulo 1 se introducen las bases teóricas del problema de registrado de imágenes, así como los elementos que constituyen el marco de trabajo de los métodos que tratan de abordar la resolución de dicho problema. A continuación, el Capítulo 2 está dedicado a explicar por qué es necesario adoptar una estrategia de resolución aproximada para el problema de registrado, y describe una aplicación concreta del problema de registrado aplicada a un tipo de imágenes denominadas imágenes de rango (RIR). En él también se hace un análisis del estado del arte de los métodos de computación evolutiva que tratan de abordar dicho problema. En los sucesivos capítulos, se profundiza en el diseño, implementación y análisis comparativo de rendimiento de métodos de RIR que constituyen aspectos aún sin abordar en la literatura, de forma que en el Capítulo 3, se diseñan y evalúan diferentes diseños meméticos para el RIR, en el Capítulo 4 tiene lugar una propuesta evolutiva de RIR con capacidad de adaptación de los parámetros de control de forma dinámica y, por último, en el Capítulo 5 tiene lugar el estudio experimental de tres algoritmos: Colonia Artificial de Abejas (ABC), Optimización Basada en Biogeografía (BBO) y Búsqueda de la Armonía (HS). Las conclusiones que se pueden obtener a partir de los resultados obtenidos en la presente investigación son numerosas. Por un lado, se ha corroborado el éxito obtenido por las técnicas de búsqueda basadas en estrategias evolutivas en la fase de prealineación de RI. Además, se ha aportado un marco estándar de evaluación de los métodos de RI que ha permitido analizar y comparar todos los algoritmos en cuanto a resultados, rendimiento y robustez. Asimismo, en esta comparativa, se han incluido novedosos algoritmos emergentes que, hasta el momento, no se habían aplicado al problema de RIR. Por otro lado, se ha conseguido mejorar los resultados de los mejores algoritmos evolutivos de RIR que se habían obtenido hasta la fecha.