Algoritmo FSS modificado Aplicado à Quantização Vetorial Robusta de Imagens

Abstract

No presente trabalho, é apresentada uma versão modificada do algoritmo de Busca por Cardume (FSS – Fish School Search) aplicado ao problema de Quantização Vetorial Robusta (QVR), sendo consideradas distâncias Hamming igual a 1 e 2 no índice de desordem, o qual é figura de mérito para o problema de otimização considerado. Os resultados de simulação mostram que o algoritmo FSS apresentou melhor desempenho quando comparado ao Simulated Annealing (SA) para várias condições de transmissão de imagens por Canal Binário Simétrico.

Uma Função Objetivo para o Problema de Otimização do Projeto de Quantizadores Vetoriais Robustos

“…A Tabela I apresenta os parâmetros tamanho de cardume, step inst-inicial , step inst-final e condic ¸ão de parada configurados XVI Brazilian Conference on Computational Intelligence (CBIC 2023), Salvador, October 8th to 11th no algoritmo FSS. Foi utilizado o algoritmo FSS modificado proposto em [6]. Para o algoritmo SA, os parâmetros foram configurados conforme Tabela II, baseado em [10], temperatura inicial (T 0 ), temperatura final (T f ) e constante de resfriamento α. Na Tabela III são definidos os parâmetros do GA, populac ¸ão, taxa de cruzamento (T c ), taxa de mutac ¸ão (T m ), elitismo e o critério de parada.…”

“…A QV tem seu desempenho comprometido em canais ruidosos, em virtude dos erros na decodificac ¸ão. O combate à degradac ¸ão de desempenho dos sistemas baseados em QV, em canais ruidosos, é um desafio que tem sido alvo de pesquisas [6], [7].…”

“…Algoritmos de inteligência computacional (IC), particularmente da área de computac ¸ão bioinspirada, podem ser utilizados para resolver o problema de IA aplicado a QVR, como o algoritmo de Busca por Cardume (FSS -Fish School Search) [6].…”