Memórias autoassociativas esparsas em reticulados completos com aplicações em reconstrução de imagens coloridas

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dc.contributor.advisorMesquita, Marcos Eduardo Ribeiro do Valle [Orientador]pt_BR
dc.contributor.authorGrande-Vicente, Daniela Mariapt_BR
dc.contributor.bancaSussner, Peterpt_BR
dc.contributor.bancaNatti, Paulo Laertept_BR
dc.coverage.spatialLondrinapt_BR
dc.date.accessioned2024-05-01T13:55:43Z
dc.date.available2024-05-01T13:55:43Z
dc.date.created2011.00pt_BR
dc.date.defesa04.03.2011pt_BR
dc.description.abstractResumo: Uma Memória Associativa (AM) é um modelo inspirado na forma com que o cérebro humano armazena e recorda informações Estes modelos são projetados para armazenar pares de associações Além disso, uma AM deve ser capaz de recordar um padrão memorizado mesmo após a apresentação de uma versão distorcida ou incompleta de um item memorizadoEsta Dissertação apresenta um estudo detalhado das Memórias Autoassociativas Esparsa sem Reticulados Completos (MAERCs) que são equipadas com neurônios que realizam operações de dilatação e erosão da morfologia matemática Precisamente, a saída de um neurônio é dado ou pelo máximo ou pelo mínimo de algumas de suas entradas Estas memórias são sintetizadas usando um esquema de armazenamento que geralmente fornece uma rede com conecções esparsas Portanto, em geral, elas requerem pouco esforço computacional Além disso, estes modelos são muito gerais, uma vez que necessitam somente de uma estrutura de reticuladoNesta Dissertação são demonstrados resultados teóricos sobre a congergência, capacidade de armazenamento e tolerância a ruído das MAERCs Uma caracterização dos pontos fixos desses modelos também é apresentada Adicionalmente, é discutida a relação entre as MAERCs e as memórias associativas morfológicas introduzidas por Ritter e SussnerPor fim, foi estudada a aplicação das MAERCs para o armazenamento e recordação de imagens coloridas Existem diversas representações para imagens coloridas como RGB, HSV, HSLe CIELab Além disso, diferentes esquemas ordenados podem ser definidos de forma a obter uma estrutura de reticulado completo para o conjunto dos valores dos pixels nos diferentes espaços de cores Dessa forma, são apresentados resultados experimentais sobre o desempenho das MAERCs, definidas em diferentes combinações de espaços de cores e esquemas ordenados,para a reconstrução de imagens coloridas corrompidas com ruído pepper, gaussiano e impulsivopt_BR
dc.description.abstractother1Abstract: An associative memory (AM) is a model inspired in the ability of the human brain to storeand recall information These models are designed for the storage of pairs of associationsFurthermore, an AM must to be able to recall a stored pattern even after the presentation of anincomplete or distorted version of a memorized itemThis dissertation presents a detailed study of sparsely connected autoassociative lattice memories(SCALMs), which are AMs equipped with neurons that perform either a dilation or anerosion of mathematical morphology Precisely, the output of a single neuron is given by eitherthe maximun or the minimun of some of its inputs These memories are synthesized using arecording recipe that usually yields a sparsely connected network Therefore, they often requirefew computational resources Furthermore, these models are very general because they relyonly on a lattice structureIn this work, we demonstrate some theoretical results concerning the convergence, storagecapacity, and noise tolerance of SCALMs We also characterize the fixed points of thesememory models Moreover, we discuss the relationship between the SCALMs and the autoassociativemorphological memories introduced by Ritter and SussnerFinally, we investigate the application of SCALMs for the storage and recall of color imagesThere exist several representations of color images such as the RGB, HSV, HSL and CIELabcolor models Furthermore, several different ordering schemes can be defined in order to obtaina complete lattice structure on the set of pixels values in different color spaces Therefore, wepresent experimental results on the performance of SCALMs, defined on different combinationsof color spaces and ordered schemes, for the reconstruction of color images corrupted by pepper, Gaussian and impulsive noisept_BR
dc.description.notesDissertação (Mestrado em Matemática Aplicada e Computacional) - Universidade Estadual de Londrina, Centro de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e Computacionalpt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.uel.br/handle/123456789/12492
dc.languagepor
dc.relation.coursedegreeMestradopt_BR
dc.relation.coursenameMatemática Aplicada e Computacionalpt_BR
dc.relation.departamentCentro de Ciências Exataspt_BR
dc.relation.ppgnamePrograma de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e Computacionalpt_BR
dc.subjectMemória associativapt_BR
dc.subjectSistemas de memória de computadorespt_BR
dc.subjectMorfologia matemáticapt_BR
dc.subjectProcessamento de imagenspt_BR
dc.subjectComputer memory systemspt_BR
dc.subjectMathematical morphologicalpt_BR
dc.subjectImage processingpt_BR
dc.titleMemórias autoassociativas esparsas em reticulados completos com aplicações em reconstrução de imagens coloridaspt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR

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