Made available in DSpace on 2016-06-02T19:06:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 5870.pdf: 4537760 bytes, checksum: 7cb33109ce64766270c2f7d7c5f3dddb (MD5) Previous issue date: 2013-12-20 / The tools offered by the area of Mathematical Morphology are very effective when applied to the analysis of binary images, which it is of great importance in areas such as: robotic vision, visual inspection, among others. Such tools, beside to Evolutionary Computation and based on genotype-phenotypes mappings allow computational tasks be performed automatically without explicit programming, which leads to the motivation, in the search of a way of reducing the degree of difficulty often found by human experts in performing tasks of selecting linear operators to be used in morphological filters. Moreover, if such tasks require fast processing on the images, it is necessary the use of architectures implemented in hardware, which it is not too trivial to be done. In this work, a hardware architecture simulator has been implemented for image processing, based on Cartesian Genetic Programming, which automatically builds filters for processing binary images, i.e., automatically build a sequence of logical and morphological operators that produces filters to obtain an approximate of the desired images. The results obtained from several experiments of transformation of these images are presented and comparatively analyzed in relation to previous results available in the literature. Based on these results, it will be possible to study the behavior of such architecture, through the variation of the parameters of the genetic procedure in the simulator environment. Thus, it will be possible to infer if the architecture is suitable or not for a desired application, so facilitating the process of design and implementation of it in hardware. / As ferramentas oferecidas pela área de Morfologia Matemática são muito eficientes quando aplicadas na análise de imagens binárias, o que é de grande importância em áreas como: visão robótica, inspeção visual, entre outras. Tais ferramentas aliadas à Computação Evolucionária e baseadas em mapeamentos genótipo-fenótipo permite que as tarefas computacionais possam ser executadas de forma automática, sem programações explicitas, o que leva a uma motivação na busca de uma forma de redução do grau de dificuldade, muitas vezes encontrado pelos especialistas na realização de tarefas de seleção de operadores de imagem para serem utilizados em tarefas de análise. Além disso, se tais tarefas necessitarem de processamentos rápidos sobre as imagens, faz-se necessário o uso de arquiteturas implementadas em hardware, o que também não é muito trivial de serem projetadas. Assim, neste trabalho, implementa-se um simulador de arquiteturas de hardware para processamento de imagens, com base na metodologia de Programação Genética Cartesiana, que gera automaticamente filtros para o processamento de imagens binárias, ou seja, constrói-se automaticamente uma sequência de operadores lógicos e morfológicos que produzem os filtros para as imagens desejadas. Os resultados obtidos a partir de diversos estudos de casos de transformação dessas imagens são apresentados e analisadoscomparativamente em relação aos resultados anteriores disponíveis na literatura. Com base nestes resultados, é possível estudar o comportamento de tal arquitetura, através da variação dos parâmetros do procedimento genético no ambiente do simulador. Assim, é possível inferir se a arquitetura modelada será ou não adequada à aplicação desejada, logo, facilitando-se o processo de projeto e implementação em hardware.