Recherche de coucou dans l'amélioration de la visibilité des images : Une nouvelle voie

Les problèmes d'optimisation de la conception technique sont souvent très non linéaires avec des variables de conception à contraintes complexes. Ces contraintes peuvent être exprimées en termes de portée, de similarité de structure, de rapport signal sur bruit, etc. en vision par ordinateur. Les problèmes de traitement d'image peuvent être reformulés en problèmes d'optimisation, en particulier les problèmes bio-inspirés. En sélectionnant et en concevant la fonction d'objet appropriée, la restauration, la segmentation, le seuillage, etc. des images pourraient être effectués avec des résultats supérieurs. Les méta-heuristiques sont adaptées à ces cas pour des solutions optimales. Les coucous sont reconnus comme des oiseaux charmants en raison de leurs beaux sons et de leur stratégie de reproduction agressive. De plus, peu d'espèces telles que les coucous ani et guira pondent leurs ¿ufs dans des nids communs en enlevant les ¿ufs des autres, ce qui augmente la probabilité d'éclosion de leurs propres ¿ufs. On constate dans la nature que la recherche de nourriture est un système aléatoire ou quasi-aléatoire pour les animaux. Étonnamment, la recherche montre que le chemin de recherche de nourriture d'un animal suit une marche aléatoire accompagnant rigoureusement l'emplacement actuel et la probabilité de transition vers l'emplacement suivant. Ainsi, cette marche aléatoire peut être modélisée mathématiquement de manière efficace.