Uma abordagem com base em algoritmos genéticos para o redimensionamento de imagens sensível ao conteúdo

Abstract

A diversidade de condições de consumo de imagens apresentam um novo desafio: as imagens devem ser apresentadas de forma ideal em diferentes resoluções e diferentes proporções de tela. Ajustar as imagens a tais mudanças, muitas vezes, não resulta em boas representaçõesdaimagemoriginal.Parasuperarestalimitação,umaclassedetécnicaschamada de redimensionamento sensível ao conteúdo almeja alcançar boas representações levando em conta não somente as restrições espaciais, como também a preservação de regiões importantes e a minimização de distorções visuais. O operador Seam Carving pertencente a esta classe de técnicas, funciona através da identificação e processamento de caminhos ótimos de pixels conexos que cruzam a imagem de uma extremidade à outra. Processar estes caminhos ótimos resulta em uma imagem com poucas mudanças perceptíveis ao observador. Neste sentido, os caminhos ótimos são obtidos através da minimização de uma função custo que analisa todos os possíveis caminhos de forma exaustiva. É nessa abordagem exaustiva que reside o maior desafio no tocante ao custo computacional do Seam Carving. Diversos trabalhos posteriores a sua publicação almejaram mitigar este caráter exaustivo. Tais trabalhos incorporaram soluções subótimas e com isto foi reduzido o número de iterações, porém a abordagem exaustiva foi mantida.Neste contexto, a proposta deste trabalho, denominada Genetic Seam Carving, visa uma abordagem sem caráter exaustivo na qual a busca por caminhos ótimos é realizada através de Algoritmos Genéticos, um método de pesquisa meta-heurístico. Inspirados na evolução natural, os Algoritmos Genéticos, são comumente empregados para gerar soluções paraproblemasdeotimizaçãonosquaisoespaçodebuscaéexploradodeformanãoexaustiva. As simulações computacionais realizadas atestam um desempenho superior em termos de qualidade visual via índices qualitativos, bem como melhor custo computacional para imagens de alta resolução. Além disto, também foi proposto um índice de avaliação para os resultados deredimensionamento