Escuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones

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Browsing Escuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones by browse.metadata.advisor "Arguello Fuentes, Henry"

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    A supervised classification system of spectral images acquired with a single pixel optical architecture and side information
    (Universidad Industrial de Santander, 2019) Sanchez Quiroga, Karen Yaneth; Arguello Fuentes, Henry
    Las imagenes espectrales proporcionan una gran cantidad de informaci ´ on que permite re- ´ alizar diversas tareas de procesamiento, como clasificacion, con gran precisi ´ on. Sin embargo, ´ debido a la alta dimensionalidad de los datos, procesar, transmitir y almacenar dicha informacion es costoso. En los ´ ultimos a ´ nos, la compresi ˜ on de im ´ agenes espectrales (CSI) ha ´ emergido como una nueva tecnica de adquisici ´ on que adquiere proyecciones codificadas de ´ la escena espectral aplicando diferentes patrones de codificacion, reduciendo considerable- ´ mente los costos de almacenamiento y transmision. Variando la estrategia de muestreo, varios ´ dispositivos CSI, con diferentes configuraciones opticas, se han desarrollado, donde la arqui- ´ tectura de camara de un solo p ´ ´ıxel (SPC) sobresale por bajo costo de implementacion. Tradi- ´ cionalmente, una reconstruccion completa de la escena subyacente es necesaria para realizar ´ cualquier tarea de procesamiento, lo que implica resolver un problema de optimizacion com- ´ putacionalmente costoso. El objetivo de este proyecto es realizar clasificacion de im ´ agenes ´ espectrales utilizando directamente mediciones CSI, evitando la reconstruccion completa de ´ la escena. Las mediciones de CSI se adquiriran mediante la implementaci ´ on en el laboratorio ´ de una SPC. Ademas, dada la baja resoluci ´ on espacial del sensor SPC, se propone obtener ´ informacion complementaria a trav ´ es de un sensor RGB auxiliar, que tiene una resoluci ´ on es- ´ pacial mas alta. Utilizando la informaci ´ on de ambos sensores, este trabajo propone dise ´ nar los ˜ patrones de codificacion SPC considerando la agrupaci ´ on de p ´ ´ıxeles con caracter´ısticas similares en la imagen RGB. Luego, es posible extraer caracter´ısticas de la escena para realizar una clasificacion directa. Por lo tanto, es posible obtener un mapa de clasificaci ´ on, utilizando ´ una maquina de soporte vectorial de manera r ´ apida y con alta precisi ´ on sin requerir una etapa ´ de reconstruccion. En general, se obtuvo una precisi ´ on global de ´ 95.41%, 97.29%, 97.72% y 99% utilizando la “Pavia University”, “Pavia Center”, “Salinas”, y “granos de cacao” adquiridos en un laboratorio optico, respectivamente.
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    Coded aperture design for adaptive compressive spectral imaging
    (Universidad Industrial de Santander, 2020) Díaz Díaz, Nelson Eduardo; Arguello Fuentes, Henry
    La adquisición de imágenes espectrales de manera tradicional es un proceso lento debido a que se requiere escanear la escena bajo estudio. En contraste, obtener imágenes espectrales comprimidas (compressive spectral imaging, CSI por sus siglas en inglés) ha atraído un gran interés porque reduce el número de muestras respecto a los sistemas de escaneo para capturar el cubo de datos, esto mejora la velocidad de muestreo. CSI mide proyecciones lineales de una escena, y luego un algoritmo de reconstrucción estima la escena subyacente. Una arquitectura ejemplo de CSI es el sistema de adquisición espectral comprimido de única captura con apertura de color (Colored coded aperture compressive spectral imager, C-CASSI, por sus siglas en inglés) que emplea un arreglo de filtros como códigos de apertura para codificar espacial y espectralmente la luz que entra en el sistema. Dichos códigos de apertura son equivalentes a la matriz de muestreo del sistema, su función es obtener medidas de la señal. Al día de hoy los trabajos relacionados con C-CASSI han usado códigos de apertura no adaptados. Específicamente, el muestreo no adaptado ignora la información a priori acerca de la señal para diseñar los patrones de codificación. Por lo tanto, este trabajo propone tres métodos diferentes para diseñar de forma adaptativa la apertura codificada de colores aplicada a diferentes problemas, incluyendo, (1) mejora de la calidad de la reconstrucción de la imagen de una escena estática, (2) incremento de la precisión en la clasificación usando mediciones espectrales comprimidas, y (3) diseño de un enfoque de estimación de movimiento utilizando una representación escasa en escenas dinámicas (ultrasonido y video multiespectral), en el caso de video multispectral es usado para diseñar aperturas codificadas de forma adaptada para mejorar la calidad de la reconstrucción de la imagen en escenas dinámicas.
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    Coded diffraction pattern design algorithm for phase retrieval in optical imaging
    (Universidad Industrial de Santander, 2020) Pinilla Sánchez, Samuel Eduardo; Arguello Fuentes, Henry
    La recuperación de fase es un problema inverso que consiste en estimar una escena a partir de intensidades de difracción. Este problema aparece en la formación de imágenes ópticas, que tiene tres zonas principales de difracción donde se pueden adquirir medidas, cerca, media y lejos. Trabajos recientes han empleado algoritmos de descenso de gradiente para resolver el problema de recuperación de fase relacionado con la zona lejana, creando redundancia en el proceso de medición al incluir una apertura codificada, que permite modular la escena y adquirir patrones de difracción codificados (CDP). Sin embargo, este problema no se ha estudiado teóricamente para CDP en las zonas cercana y media. Además, la estructura de la apertura codificada se selecciona al azar, lo que conduce a estimaciones subóptimas. Esta tesis proporciona garantías teóricas para la recuperación de una escena adquirida en las tres zonas de difracción utilizando modulaciones admisibles. Con base en los resultados teóricos, se demostrará que la calidad de reconstrucción de la imagen depende directamente de la estructura de apertura codificada; por lo tanto, el diseño de la matriz de detección es fundamental para obtener una alta calidad de reconstrucción. Específicamente, las aperturas codificadas se pueden diseñar para mejorar la calidad de la señal reconstruida. Además, cuando la escena se puede representar escasamente de alguna manera, su soporte se puede estimar mejor para una elección cuidadosa de los elementos de codificación. Los resultados numéricos muestran que la escena se recupera con éxito mediante el uso de aperturas codificadas diseñadas con hasta 40% menos de medidas en comparación con conjuntos no diseñados.
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    Colored coded apertures for compressive spectral unmixing
    (Universidad Industrial de Santander, 2016) Vargas Garcia, Hector Miguel; Arguello Fuentes, Henry
    Debido a los grandes volúmenes de datos recopilados por sensores espectrales, las investigaciones en técnicas de compresión de datos espectrales ha crecido exponencialmente. En muestreo remoto, las plataformas satelitales/aéreas recogen información espectral que luego es enviada a estaciones terrestres para su posterior procesamiento como la separación espectral. El reducido canal de comunicación entre la plataforma satélite/aérea y la estación de tierra limita la cantidad de datos que pueden transmitidos. Para esto, las técnicas de reducción de dimensión pueden ser útiles, operando sobre los datos en el subespacio de la señal, lo cual es computacionalmente económico y poco espacio de almacenamiento es necesario. Sin embargo, estas técnicas requieren la colección de datos completa descartando la información redundante que se adquirió en el proceso de muestreo. En este trabajo se ha propuesto un modelo de mezcla lineal espectral en un sistema de imágenes espectrales compresivas. El modelo propuesto dice que cada píxel espectral tiene una representación de pocos coeficientes en una librería espectral de pixeles puros. El vector de pocos coeficientes se estimado resolviendo un problema de optimización condicionado y métodos de variables separables. Resultados numéricos demuestran que las separación espectral es exitosa utilizando porcentajes de medidas alrededor del 10 y el 25% de toda la información espectral de la escena.
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    Desarrollo de un prototipo optoelectrónico para evaluación en la verificación de huellas dactilares
    (Universidad Industrial de Santander, 2008) Tíjaro Rojas, Omar Javier; Torres Moreno, Yezid; Arguello Fuentes, Henry
    Actualmente, las herramientas que utiliza el hombre para desarrollar sus actividades son más dependientes de la tecnología que en épocas anteriores. A su vez, las innovaciones tecnológicas requieren cada vez, más velocidad de procesamiento y tasas de error reducidas. Con el fin de contribuir con estos requerimientos, en este trabajo se diseñó y construyó un prototipo optoelectrónico basado en la correlación, para evaluar el desempeño en verificación de huellas dactilares. El procesamiento híbrido se ejecuta en la primera etapa a partir de una arquitectura óptica conocida como correlador de transformada conjunta (JTC), en la cual la imagen de entrada (escena compuesta por la huella dactilar de ingreso y la huella a comparar en base de datos) es desplegada en una pantalla de cristal líquido (LCD) traslúcida, se filtra a través de una lente de Fourier hacia una cámara CCD, donde se captura el espectro de energía conjunto (JPS). En la segunda etapa, se lleva la imagen capturada en la CCD a un procesador digital de señales (DSP) el cual realiza una transformada de Fourier inversa para obtener la imagen de correlación espacial de donde se extraen los parámetros relación señal a ruido (SNR), la relación altura de pico-lóbulo lateral (PSR), la relación energía-valor pico de correlación (PCE) y la altura de pico, que finalmente son estudiados para admitir o no a un usuario enfrentado al prototipo. Como conclusión, a partir de un correlador de transformada conjunta híbrido es posible obtener tasas de falsa aceptación (FMR) de 0.8611% tasas de falso rechazo (FNMR) de 14% en un tiempo de 28 milisegundos.
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    Multi-resolution reconstruction of spectral images from compressed measurements by single pixel optical sensing architecture
    (Universidad Industrial de Santander, 2018) Garcia Arenas, Hans Yecid; Arguello Fuentes, Henry; Correa Pugliese, Claudia Victoria
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    Reconstruction algorithm for compressive multiband spectral imaging fusion based on spectral unmixing
    (Universidad Industrial de Santander, 2018) Vargas Diaz, Edwin Mauricio; Arguello Fuentes, Henry
    En los últimos años, una forma común de mejorar la resolución espacial de imágenes hiper-espectrales (HS) ha sido la fusión con información complementaria proveniente de imágenes multiespectrales (MS) o pancromáticas. La imagen HS de alta resolución resultante permite aplicaciones en campos donde la adquisición de imágenes de alta resolución espectral y espacial es extremadamente costosa. Este trabajo propone un nuevo método para reconstruir una imagen de alta resolución espacial y alta resolución espectral a partir de medidas comprimidas adquiridas por múltiples sensores, cada uno con diferente resolución espacial y espectral, específicamente imágenes HS y MS comprimidas. Para resolver este problema, se introduce un modelo de fusión basado en el modelo de mezclas lineales clásicamente usado para imágenes HS. Además, se desarrolla un algoritmo de optimización basado en una estrategia de bloques coordenados descendiente. Las restricciones de no negatividad y suma a uno, resultantes de las propiedades físicas de las abundancias, y una penalización de variación total, son usadas para regularizar este problema inverso mal condicionado. Resultados de simulación para imágenes HS y MS reales comprimidas, muestran que el algoritmo propuesto puede proveer resultados de fusión que son muy cercanos a aquellos obtenidos con imágenes no comprimidas, con la ventaja de usar un número reducido de medidas.
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    Reconstruction algorithm optimization and system matrix design in compressive spectral imaging
    (Universidad Industrial de Santander, 2018) Mejía Melgarejo, Yuri Hercilia; Arguello Fuentes, Henry
    Los sensores compresivos de imágenes espectrales reducen el número de pixeles muestreados mediante la combinación de información espectral codificada de una escena en proyecciones bidimensionales. El diseño de la matriz de muestreo que modela el sensor y la optimización del algoritmo de reconstrucción son áreas importantes de investigación hoy en día. Este trabajo desarrolla algunos enfoques de diseño de la matriz de muestreo para sistemas compresivos de imágenes espectrales, además de propuestas para la mejorar el algoritmo de reconstrucción. El diseño de la matriz consiste en el estudio de la independencia lineal de las filas de la matriz de muestreo y su relación con los valores propios, dando lugar a restricciones físicas en los sensores. Estos diseños también se estudian en el caso en el que se reconstruye una imagen espectral a partir de la fusión de las medidas de dos sensores compresivos. Por otro lado, en la optimización del algoritmo de reconstrucción se explota el hecho de que las imágenes espectrales son suaves en el dominio espacial. Primero, se propone un filtrado pasa bajas dentro del proceso iterativo de los algoritmos de reconstrucción y segundo, se reformula un problema de minimización con un regularizador que promueve suavidad en la imagen y resolviendo por un enfoque Bayesiano.