Рассматривается оптимизация процедуры тоновой аппроксимации
полутоновых (например, в палитре серого цвета) изображений. Процедура тоновой
аппроксимации подразумевает сокращение в палитре аппроксимированного изображения
количества используемых тонов по сравнению с количеством тонов в палитре исходного
изображения. Оптимизация этой процедуры заключается в минимизации потери качества
передачи графической информации, которая оценивается суммарным или усредненным по
изображению отклонением тонов координатно-идентичных пикселей аппроксимированного
изображения от тонов исходного. В качестве инструмента оптимизации предлагается
гибридный алгоритм, который совмещает эвристический и детерминированный алгоритмы
поиска наилучшей по критерию минимизации ошибки аппроксимации структуры
аппроксимирующей палитры. Эвристический алгоритм реализован на основе эволюционно-генетической парадигмы. Его задачей является поиск области тоновых структур
аппроксимирующей палитры, максимально близких к оптимальной. Цель
детерминированного алгоритма направленного перебора — найти ближайший к
полученному предыдущим поиском результату экстремум критерия качества
аппроксимации. Эвристический алгоритм, как более быстродействующий, нацелен на
оперативное сокращение области поиска, а детерминированный, как более затратный, — на
нахождение хотя бы локального экстремума (а, возможно, и глобального) по максимально
сокращенному предыдущим алгоритмом пути. Совместная работа этих алгоритмов
позволяет обеспечить процессу тоновой аппроксимации эффект оптимизации, названный в
статье дуальной. Под этим термином подразумевается получение результата, при котором
достигается экстремум критерия качества аппроксимации при минимизации времени его
достижения. Описываемое в статье исследование посвящено повышению результативности
гибридного алгоритма на эвристическом этапе, в качестве которого используется
модифицированный эволюционно-генетический алгоритм. Рассматриваются перспективы
разработки и оценки эффективности внедрения модели параллельного использования
алгоритмов с различными параметрами настройки. Обсуждаются первичные эксперименты,
а их результаты сравниваются с известным алгоритмом решения поставленной задачи.
тоновая аппроксимация, параллельная модель, адаптивная схема, эволюционно-генетический алгоритм, аппроксимирующая палитра