Meio-Tom Inverso Usando Redes Neurais Artificiais

Sidnei Araújo, Hae Yong Kim

DOI: 10.14209/sbrt.2005.226

Evento: XXII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações (SBrT2005)

Keywords: Meio-tom inverso aprendizagem de máquina redes neurais

Abstract

Meio-tom é o processo que converte uma imagem em níveis de cinza G na imagem binária correspondente B, tal que B aparente ser semelhante à G quando vista de uma certa distância. Meio-tom inverso é o processo reverso: é usado para reconstruir a imagem em níveis de cinza G a partir da imagem binária meio-tom B. Nos últimos anos, diversos métodos têm sido propostos para solucionar o problema de meio-tom inverso. Neste artigo, propomos um novo método baseado na aprendizagem por redes neurais artificiais, que denominamos MLP-IH. Aplicamos MLP-IH em imagens meio-tom difusão de erro e imagens meio-tom disparo ordenado. Depois, comparamos os resultados obtidos com os resultados de dois outros métodos de meio-tom inverso: filtragem gaussiana e aprendizagem por árvores de decisão. MLP-IH mostrou ser superior que a árvore de decisão usando janela e conjuntos de treinamento pequenos. Porém, permanece um problema em aberto como aplicar MLP-IH para grandes conjuntos de treinamento.

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