Doctorado en Ingeniería: Área Ingeniería Electrónica

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Browsing Doctorado en Ingeniería: Área Ingeniería Electrónica by browse.metadata.evaluator "Basarab, Adrian"

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    Algoritmo de reconstrucción de imágenes a partir de proyecciones espectrales aleatorias usando regularizadores de bajo rango
    (Universidad Industrial de Santander, 2022-05-05) Gélvez Barrera, Tatiana Carolina; Argüello Fuentes, Henry; Duarte Gualdrón, César Antonio; Bautista Rozo, Lola Xiomara; Galvis Carreño, Laura Viviana; Basarab, Adrian; Carlsson, Marcus
    El uso de información previa es crucial en la solución de problemas inversos mal condicionados en el procesamiento de imágenes. Esta tesis estudia el denominado bajo rango como información previa de una imagen espectral (IE) abordando la pregunta de investigación ¿Cómo aprovechar la propiedad de bajo rango para resolver problemas de recuperación de imágenes espectrales? Una IE puede ser modelada como un arreglo tridimensional con dos dimensiones espaciales y una dimensión espectral. Típicamente, las escenas naturales contienen redundancia en las respuestas espectrales y similitudes en las estructuras espaciales, tal que la propiedad de bajo rango indica que una IE se encuentra en un subespacio de baja dimensión. Sin embargo, la literatura omite comúnmente un aspecto crítico relacionado con la distinta connotación que tiene la propiedad de bajo rango en las dimensiones espaciales y espectral. Por lo tanto, esta tesis analiza la propiedad de bajo rango por medio de premisas teóricas y estudios empíricos para determinar cómo emplear el bajo rango, obteniendo las siguientes contribuciones principalmente. Un enfoque que incorpora la propiedad de bajo rango implícitamente en la arquitectura de una red neuronal, proponiendo una alternativa a la formulación típica de una función de regularización. Además, se introduce el concepto de similitud de rango-uno asumiendo que las correlaciones estructurales en una IE son preservadas a lo largo de las bandas espectrales. Este concepto determina una dimensión adicional a las dimensiones espaciales y espectral para emplear la propiedad de bajo rango. Finalmente, se presenta la implementación y desarrollo de cuatro algoritmos de recuperación de imágenes espectrales, cubriendo formulaciones de optimización convexa y aprendizaje profundo que consideran la propiedad de bajo rango en la dimensión espacial, espectral, de similitud, y desde el punto de vista global y no-local. En particular, se abordan los problemas de eliminación de ruido, super-resolución, fusión, fusión compresiva, y reconstrucción compresiva, superando los métodos de referencia comparativa en métricas de calidad objetivas y visuales.
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    Coded aperture design for adaptive compressive spectral imaging
    (Universidad Industrial de Santander, 2020) Díaz Díaz, Nelson Eduardo; Argüello Fuentes, Henry; Bautista Rozo, Lola Xiomara; Meneses Fonseca, Jaime Enrique; Rodríguez Ferreira, Julián Gustavo; Carlsson, Marcus; Basarab, Adrian
    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, mejora de la calidad de la reconstrucción de la imagen de una escena estática, incremento de la precisión en la clasificación usando mediciones espectrales comprimidas, y 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.