22 2The Gradient Subspace Approximation as Local Search Engine within Evolutionary Multi-objective Optimization AlgorithmsOptimization of PPF Control of a Building-Like Structure for Vibration Control 
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Computación y Sistemas

 ISSN 2007-9737 ISSN 1405-5546

OCHOA-MONTIEL, R. et al. Segmentación de imágenes microscópicas con NSGA-II. Comp. y Sist. []. 2018, 22, 2, pp.387-412.   21--2021. ISSN 2007-9737.  https://doi.org/10.13053/cys-22-2-2944.

El presente trabajo aborda el problema de 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 imágenes de células sanguíneas se incluyen en la fase de experimentación. A partir de éste 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.

: Segmentación; optimización evolutiva; multiobjetivo; imágenes microscópicas.

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