Algoritmo para diseñar la configuración de arreglos de filtros para una arquitectura compresiva de imágenes espectrales

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dc.contributor.advisorMejía Melgarejo, Yuri Hercilia
dc.contributor.advisorArguello Fuentes, Henry
dc.contributor.authorGomez Meyer, Santiago Ivan
dc.date.accessioned2024-03-04T00:04:23Z
dc.date.available2018
dc.date.available2024-03-04T00:04:23Z
dc.date.created2018
dc.date.issued2018
dc.description.abstractLas imágenes espectrales tienen importantes aplicaciones en campos como la agricultura, medicina, minería, entre otros. Los principales problemas que presenta la adquisición de estas imágenes están el alto costo computacional para almacenar gran cantidad de información y el costo económico por los equipos necesarios, como los sensores para captar cada una de las bandas espectrales. Para superar estas problemáticas algunos trabajos de la literatura han propuesto diseñar sistemas de muestreo
dc.description.abstractenglishSpectral images have important applications in the areas of agriculture, medicine, mining, among others. The main existent problems in the acquisition of these images are the high computational cost to store a large amount of information and the economic cost of the necessary equipment, such as sensors to capture each of the spectral bands. To overcome these problems, state-of-the-art has proposed to design compressive sensing systems for the acquisition and subsequent recovery of the spectral images. In this work, we propose an algorithm that designs a MultiSpectral Filter Array (MSFA), which is part of a compressive sensing system that uses a single based-sensor array with MSFA. The proposed algorithm focuses on the optimization of spatial and spectral correlation of the MSFA preserving randomness, resulting in the design of an MSFA that manages to improve the quality of image reconstruction using compressive sensing. The designs made by the proposed algorithm are evaluated against traditional MSFA designs, the measure for the quality of the reconstruction of the image is the Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), based on the optimization of the Average Nearest-Neighbor Distance (ANND) for filter arrays. The tests were carried out
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/20.500.14071/38580
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.subjectArreglos De Filtros Espectrales
dc.subjectImágenes Espectrales
dc.subjectBandas Espectrales
dc.subjectElementos De Paso
dc.subjectFiltros Ópticos
dc.subjectMuestreo Compresivo.
dc.subject.keywordMultispectral Filter Array
dc.subject.keywordSpectral Images
dc.subject.keywordSpactral Bands
dc.subject.keywordLight Pass Elements
dc.subject.keywordOptical Filters
dc.subject.keywordCompressive Sensing.
dc.titleAlgoritmo para diseñar la configuración de arreglos de filtros para una arquitectura compresiva de imágenes espectrales
dc.title.englishAlgorithm to design the distribution of filters arrays for a compressive sensing spectral imaging architecture.
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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Ingeniería de Sistemas