Separación espectral en espectroscopia de imágenes raman utilizando muestreo compresivo

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dc.contributor.advisorVargas García, Héctor Miguel
dc.contributor.advisorArguello Fuentes, Henry
dc.contributor.authorMonsalve Salazar, Jonathan Arley
dc.date.accessioned2024-03-03T22:07:16Z
dc.date.available2015
dc.date.available2024-03-03T22:07:16Z
dc.date.created2015
dc.date.issued2015
dc.description.abstractLa espectroscopia Raman es una tecnica usada para la caracterizaci ´ on de los com- ´ ponentes bioquímicos de una muestra de manera no invasiva, aprovechando el efecto de dispersion Raman. La informaci ´ on adquirida en este procedimiento se represen- ´ ta por medio de imagenes en tres dimensiones, o cubos de datos. Generalmente es ´ necesario el muestreo de grandes cantidades de informacion, por lo que los tiempos ´ de adquisicion son elevados; m ´ as importante a ´ un, en muchos pixeles de la imagen la ´ informacion captada es una mezcla de varios componentes, lo que provoca una reduc- ´ cion en la precisi ´ on al momento de clasificar las sustancias en una escena. Por esto, ´ los metodos de separaci ´ on espectral han surgido como una soluci ´ on al problema de ´ mezclado espectral, especialmente el modelo lineal donde cada pixel se expresa como una mezcla lineal de firmas puras. Por otro lado, la teoría de muestreo compresivo (CS) brinda la posibilidad de disminuir las grandes cantidades de informacion, as ´ í mismo los tiempos de adquisicion del procedimiento; esta teor ´ ía establece que se puede recuperar el cubo de datos con muchas menos mediciones que las dictadas por el criterio de Nyquist, un ejemplo de una implementacion´ optica eficiente de esta teor ´ ía es el sistema de medicion basado en aperturas codificadas (CASSI, de su sigla en ingl ´ es). En este ´ trabajo se estudia la aplicacion de la t ´ ecnica de separaci ´ on espectral sobre mediciones ´ hechas con el sistema CASSI a imagenes de espectroscopia Raman usando el algo- ´ ritmo SUnSAL, al cual se le adiciono un paso de escalamiento de firmas puras. Las ´ simulaciones muestran que con solo un 30 % de los datos se puede recuperar la matriz de abundancias de manera muy precisa. Para ello se uso un cubo de datos sint ´ etico y ´ uno real, y se compararon los resultados obtenidos con las mediciones comprimidas y las adquiridas de manera tradicional.
dc.description.abstractenglishRaman spectroscopy is a noninvasive technique to characterize the biochemical components of a sample that uses the Raman scattering effect. This phenomenon occurs due to the interaction between the sample molecules and the photons fired by a laser. A three-dimensional image (3D) known as data cube is generated by measuring a spatial zone using Raman spectroscopy. The data cube has two spatial dimensions and the third one is the variation of the photon energy. This Raman data cube has a large size (about 1000 spectral bands per pixel) such that the acquisition time is extremely high. Furthermore, many pixels capture information from a mixture of several components, which originates a decreasing in accuracy to classify substances in the scene. Thus, unmixing methods emerge as a solution to the mixing problem, usually under the linear model (LMM) asumption where each pixel is modeled as a linear mixture of pure signatures (endmembers). Additionally, the recently theory of compressive sensing (CS) provides a solution to the excessive size of the data cube and its long acquisition time process. This theory dictates that one can recover the data cube with far fewer measurements than those dictated by the Nyquist criterion, an efficient optical implementation of this theory is the coded aperture snapshot spectral imaging (CASSI) system. This work presents the spectral unmixing process on CASSI measurements of Raman spectral images. The SUNSAL algorithm is modified to be used with CASSI images such that a signature re-scalling step is added to the SUNSAL algorithm. Extensive simulations with real and synthetic Raman data cubes show that only 30 % of the compressive measurements are needed to accurately recover the abundance matrices
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero de Sistemas
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/20.500.14071/32645
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería de Sistemas
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.subjectEspectroscopia Raman
dc.subjectMuestreo Compresivo
dc.subjectSeparacion Espec- ´ Tral
dc.subjectSistema De Muestreo Basado En Aperturas Codificadas
dc.subjectCassi.
dc.subject.keywordRaman Spectroscopy
dc.subject.keywordCompressive Sensing
dc.subject.keywordUnmixing
dc.subject.keywordCoded Aperture Snapshot Spectral Imaging
dc.subject.keywordCassi.
dc.titleSeparación espectral en espectroscopia de imágenes raman utilizando muestreo compresivo
dc.title.englishSpectral raman unmixing from cassi system compressive measurements
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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