Doctorado en Ciencias de la Computación

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Browsing Doctorado en Ciencias de la Computación by browse.metadata.evaluator "Meza Narváez, Pablo Francisco"

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    Diseño de aperturas codificadas en un sistema tridimensional de superresolución de tomografía computarizada compresiva
    (Universidad Industrial de Santander, 2022-03-31) Mojica Rodríguez, Edson Fabián; Argüello Fuentes, Henry; Rodríguez Ferreira, Julián Gustavo; Ramírez Silva, Ana Beatriz; Rueda Chacón, Hoover Fabián; Meza Narváez, Pablo Francisco; Ramírez Rondón, Juan Marcos
    El muestreo compresivo (MC) en tomografía computarizada (TC) de rayos-X se ha convertido en una herramienta esencial para conocer la estructura interna de un objeto a través de un procedimiento no invasivo. Estos enfoques utilizan aperturas codificadas (AC) a lo largo de múltiples ángulos de captura para bloquear una parte de la energía de rayos-X que viaja hacia los detectores. Sin embargo, la mayoría de los diseños de AC se centran en sistemas de haz en abanico de múltiples disparos, que manejan una proporción de 1:1 entre las características de AC y los elementos detectores. En consecuencia, la resolución de la imagen está sujeta al tamaño de píxel del detector. Como alternativa, en lugar de utilizar un arreglo de detectores más denso, esta tesis presenta un método para diseñar los patrones de AC en un sistema de haz cónico (CBTC) compresivo bajo una configuración de súper resolución (SR), donde la AC de alta resolución está diseñada para obtener imágenes de alta resolución de proyecciones de menor resolución. El diseño de AC explota el teorema de Gershgorin al minimizar sus radios, mejorando el condicionamiento de la matriz del sistema. Las simulaciones muestran que el diseño obtenido logra imágenes de alta resolución a partir de detectores de menor resolución en un escenario SR-CBTC de disparo único, donde se mejora el PSNR de las imágenes reconstruidas en comparación con patrones AC no diseñados. Además, esta tesis amplía su alcance principal para incluir un diseño de AC en un sistema imagenes espectrales conocido como CASSI, que permite aplicar de manera eficiente el concepto de MC para adquirir información espacio-espectral de una escena. La optimización incluye una máscara litográfica de colores en movimiento, en donde se alcanza una calidad de reconstrucción similar en comparación con un diseño de AC de última generación.
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    Diseño e Implementación de un Algoritmo para la Reducción de los Efectos de la Variabilidad Espectral en la Fusión de Imágenes Multiespectrales e Hiperespectrales
    (Universidad Industrial de Santander, 2022-09-20) Camacho Velasco, Ariolfo; Argüello Fuentes, Henry; Castillo Castelblanco, Sergio Fernando; Bautista Rozo, Lola Xiomara; Meneses Fonseca, Jaime Enrrique; Prieto Ortiz, Flavio Augusto; Meza Narváez, Pablo Francisco
    Las técnicas de fusión de imágenes han abordado el problema de formación de imágenes de alta resolución a partir de información de múltiples sensores como cámaras hiperespectrales (HS) y multiespectrales (MS), donde los primeros ofrecen alta resolución espectral y los segundos aportan alta resolución espacial. En la práctica, los espectros observados a partir de muestras de un mismo material no son idénticos. Adicionalmente, existen variaciones en la información espectral dentro de experimentos controlados en los laboratorios. Tales variaciones en forma y escala de las firmas espectrales de un mismo material en diferentes píxeles a lo largo de una imagen HS se conoce como variabilidad espectral. Recientemente, la comunidad científica se ha interesado en los efectos de la variabilidad espectral debido a que representan una fuente de error en el análisis de imágenes HS. Sin embargo, los enfoques clásicos de fusión de imágenes MS e imágenes HS aún no han abordado el fenómeno de la variabilidad espectral. Por otro lado, recientes desarrollos de sensores y métodos de procesamiento de datos han conllevado a un mayor uso de imágenes espectrales, principalmente MS e HS en la agricultura mundial. En un contexto colombiano, el desarrollo de aplicaciones e investigaciones científicas de técnicas de teledetección hiperespectral son requeridas en la agricultura, dado el gran potencial agrícola de Colombia por sus condiciones geográficas y climáticas. No obstante, el estudio de la vegetación usando información espectral es afectado por la variabilidad espectral. Por lo tanto, en esta tesis doctoral se diseñó e implementó un algoritmo para la reducción de los efectos de la variabilidad espectral en la fusión de imágenes MS y HS basado en el desmezclado espectral. La principal contribución consiste en el desarrollo de un algoritmo de fusión que combina el modelo de degradación espacio-espectral con el modelo de variabilidad espectral. Particularmente, el desempeño del algoritmo propuesto fue evaluado sobre datos semi-sintéticos, datos reales de escenas de cultivos agrícolas en Colombia y datos espectrales adquiridos en laboratorio, obteniendo una ganancia de hasta 4 dB en términos de la calidad de las imágenes fusionada en comparación con los métodos del estado del arte de fusión de imágenes MS-HS.