Procesamiento por bloques de señales espectrales mediante la técnica de compressive sampling

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dc.contributor.advisorArguello Fuentes, Henry
dc.contributor.authorCorrea Pugliese, Claudia Victoria
dc.date.accessioned2024-03-03T20:08:56Z
dc.date.available2013
dc.date.available2024-03-03T20:08:56Z
dc.date.created2013
dc.date.issued2013
dc.description.abstractLas técnicas tradicionales de adquisición de imágenes espectrales realizan un barrido sobre la región de interés para obtener un conjunto tri- dimensional de datos que contiene la información espacial y espectral de la escena. Por otra parte, los sistemas de captura de imágenes espectrales basados en la técnica compressive sampling, obtienen dicha información mediante un conjunto bidimensional de proyecciones aleatorias. Compressive sampling (CS) establece que ciertas señales pueden ser reconstruidas usando un número de muestras menor que el establecido por el criterio de Nyquist. El sistema CASSI (coded aperture snapshot spectral imager), es una arquitectura óptica diseñada para capturar imágenes espectrales usando CS. Las reconstrucciones en CS son obtenidas utilizando algoritmos de optimización basados en la norma /,, como GPSR (gradient projection for sparse reconstruction). La complejidad computacional del problema inverso de reconstrucción tiene un crecimiento de O(KNL) por iteración del algoritmo, donde N? y L son las dimensiones espaciales y espectral de la escena, respectivamente, y K es el número de tomas realizadas. Diversas aplicaciones requieren imágenes espectrales de grandes dimensiones, sin embargo la complejidad computacional en estos casos es abrumadora, y las reconstrucciones pueden tomar horas en arquitecturas de escritorio. El objetivo de este trabajo de investigación es obtener un modelo matemático para las reconstrucciones por bloques en el sistema CASSI, de manera que la calidad de las imágenes no se afecte y la complejidad computacional sea reducida. Los resultados obtenidos muestran que el modelo propuesto satisface las premisas con complejidad O(K BL) por iteración del GPSR, donde B << N es el tamaño del bloque. Este enfoque aprovecha la estructura de la función de transferencia del sistema, y permite realizar reconstrucciones a partir de pequeños bloques con y sin solapamiento en el conjunto de mediciones. Los resultados muestran que este modelo permite acelerar las reconstrucciones hasta en un orden de magnitud y obtener un PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) hasta de 5 dB mayor que el del modelo tradicional.
dc.description.abstractenglishTraditional spectral imaging techniques scan the whole región of interest to obtain a three dimensional set that contains the spatial and spectral information of the scene. In contrast, compressive spectral imaging systems allow capturing the spatial and spectral information of the scene using two dimensional sets of random projections. These systems rely on the theory of compressive sampling (CS), which establishes that certain signals can be recovered with high probability using far fewer samples from those dictated by Nyquist. The coded aperture snapshot spectral imaging system (CASSI) is an optical imaging architecture that accomplishes compressive spectral imaging. The reconstruction of the scene is obtained by ¢, norm based inverse optimization algorithms such as the
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Ingeniería de Sistemas e Informática
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/29235
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programMaestría en Ingeniería de Sistemas e Informática
dc.publisher.schoolEscuela de Ingeniería de Sistemas e Informática
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectImágenes Espectrales
dc.subjectProcesamiento Por Bloques
dc.subjectCompressive Sampling
dc.subjectSistemas Ópticos Basados En Aperturas Codificadas.
dc.subject.keywordSpectral Imaging
dc.subject.keywordBlock-Processing
dc.subject.keywordCompressive Sampling
dc.subject.keywordCodedaperture Based Optical Systems.
dc.titleProcesamiento por bloques de señales espectrales mediante la técnica de compressive sampling
dc.title.englishBlock-processing of spectral images using compressive sampling '
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestria
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