Maestría en Ingeniería de Sistemas e Informática

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Browsing Maestría en Ingeniería de Sistemas e Informática by browse.metadata.evaluator "Díaz Díaz, Nelson Eduardo"

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    Adquisición adaptativa de imágenes espectrales comprimidas en el infrarrojo cercano basada en el sistema de captura de único píxel mediante aprendizaje profundo
    (Universidad Industrial de Santander, 2024-11-12) Monroy Chaparro, Brayan Esneider; Bacca Quintero, Jorge Luis; Argüello Fuentes, Henry; Díaz Díaz, Nelson Eduardo; Giraldo, Jhony H.
    La adquisición de imagenes espectrales comprimidas (CSI, por sus siglas en inglés) son una tecnología eficiente utilizada para obtener información espacial y espectral. A diferencia de las técnicas convencionales de escaneo espectral, CSI captura solo unas pocas imágenes instantáneas, evitando largos tiempos de adquisición y sensores especializados costosos. Este enfoque tiene aplicaciones en la agricultura de precisión y en la teledetección. En el rango del infrarrojo cercano (NIR), más allá del espectro visible, CSI es particularmente valiosa ya que no se dispone de sensores con alta resolución espacial y espectral. Específicamente, la técnica de imagen de un solo píxel basada en Hadamard (HSPI) presenta sistemas de adquisición rentables para capturar imágenes NIR de alta calidad. Sin embargo, la captura de imágenes comprimidas conlleva una pérdida de información, lo que requiere algoritmos de restauración de imágenes para la reconstrucción espectral. En HSPI, la pérdida de información ocurre al utilizar solo un subconjunto de capturas en lugar de todo el conjunto de la matriz Hadamard, lo que afecta directamente la calidad de las imágenes espectrales adquiridas. Por lo tanto, es crucial desarrollar un sistema de adquisición que optimice la extracción de información y minimice el número de capturas necesarias. Mientras que la literatura existente se centra en algoritmos computacionales y modelos de aprendizaje profundo para un sistema de captura fijo, el desafío radica en diseñar un sistema que aborde eficazmente las características únicas de cada imagen espectral para extraer la información más relevante. En consecuencia, este trabajo presenta dos modelos adaptativos de aprendizaje profundo para la selección de patrones de modulación adaptativa en el sistema de imágenes de un solo píxel basado en Hadamard para imágenes espectrales en el infrarrojo cercano. En concreto, los modelos propuestos realizan la selección adaptativa de patrones de modulación en dos modalidades. En los casos en los que se dispone de información previa, se propone la estimación de superpíxeles de imagen para mejorar la información espacial-estructural de las imágenes. Para escenarios sin información previa, se propone una estrategia de ordenación adaptativa, donde se adquiere un subconjunto fijo inicial, y un modelo de aprendizaje profundo guía la estimación del subconjunto subsiguiente. Este enfoque incluye el modelado del proceso de propagación del sistema de detección, el diseño de una arquitectura de aprendizaje profundo adaptativo, definir una función de costes y una estrategia de entrenamiento adecuadas para optimizar conjuntamente los parámetros de la red y el sistema de adquisición de imágenes, y la validación del rendimiento del modelo mediante métricas de calidad espacial y espectral en imágenes espectrales NIR. El conjunto de datos EuroSAT de la misión Sentinel-2 se emplea para la validación. El rendimiento del modelo adaptativo se analizo a partir adquisiciones realizadas en el Laboratorio Óptico HDSP. El resultado de esta investigación es un modelo de aprendizaje profundo capaz de adquirir imágenes espectrales de forma adaptativa y mejorar su calidad espacial y espectral a través de la extracción de información relevante.
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    Coded Aperture Design for Compressive Spectral Image Classification Using Deep Learning
    (Universidad Industrial de Santander, 2022-09-07) Silva Maldonado, Nelson Mauricio; Argüello Fuentes, Henry; Galvis Carreño, Laura Viviana; Díaz Díaz, Nelson Eduardo; Medina Rojas, Ferley
    La teoría del sensado compresivo habilita la reconstrucción de imágenes espectrales usando un número menor de observaciones que las dictadas por el enfoque tradicional basado en el teorema de Shannon-Nyquist a través de sistemas de imágenes compresivos (CSI). Estos sistemas CSI se apoyan en un montaje óptico basado en un elemento dispersivo acoplado a una o más aperturas codificadas para capturar y comprimir una escena espectral de manera simultánea. Después, la reconstrucción de la escena subyacente se obtiene a través de algoritmos computacionales. Luego las tareas de procesamiento como clasificación, detección de objetos y segmentación son ejecutadas sobre las imágenes reconstruidas. Sin embargo, este proceso de reconstrucción es costoso desde el punto de vista computacional. La descompresión hace que se requiera más tiempo y recursos para realizar este tipo de tareas . En este trabajo de investigación la clasificación espectral se realiza directamente sobre las medidas comprimidas que se adquirieron a través de una arquitectura óptica que sigue los lineamientos de la teoría de sensado compresivo (CS). Se propone un método de extremo a extremo para la optimización conjunta de las aperturas codificadas y los parámetros del modelo de aprendizaje profundo que se usará para la clasificación. Este enfoque se aplicó a la clasificación de afecciones particulares del limón Tahití (Citrus latifolia), pero puede ser usado para distintos productos agrícolas. Además, con el objetivo de comparar los resultados obtenidos, se encontró que nuestros experimentos mejoraron hasta en un 6\% la precisión en clasificación cuando las aperturas codificadas fueron optimizadas respecto al uso de aperturas aleatorias.