Algoritmo superresolución aplicado a imágenes espectrales adquiridas mediante la técnica de compressive sensing

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dc.contributor.advisorArguello Fuentes, Henry
dc.contributor.authorRueda Chacón, Hoover Fabian
dc.date.accessioned2024-03-03T19:31:40Z
dc.date.available2012
dc.date.available2024-03-03T19:31:40Z
dc.date.created2012
dc.date.issued2012
dc.description.abstractLos sistemas ópticos para la obtención de imágenes basados en aperturas codificadas se encuentran a la vanguardia del modelado óptico debido a que permiten capturar la información espectral de una escena tridimensional en una única medicion bidimensional, a diferencia de los instrumentos ópticos basados en ranuras que deben escanear la región completa línea por línea. El sistema de adquisición de imágenes espectrales basado en apertura codificada de única captura (CASSI) es una sobresaliente arquitectura óptica, la cual sensa la informacion spectral de una escena real utilizando los conceptos fundamentales de compressive sensing (CS). El objetivo de este trabajo es transformar escenas de alta resolución en señales comprimidas capturadas por detectores de baja resolución. Super-resolución espacial y espectral son logradas a través de la solución de problemas inversos a partir de un conjunto de mediciones codificadas de baja resolución. En este proyecto, se presentan dos modelos ópticos complementarios para super-resolución espacial y espectral (SR-CASSI). Estos modelos permiten la reconstrucción de cubos de datos hyper-espectrales super-resueltos, donde el número de bandas o planos espectrales y resolución espacial son aumentadas significativamente. Los sistemas propuestos no solo ofrecen ahorros significativos en tamaño, peso y energía, sino además en costos debido a que detectores de baja resolución pueden ser utilizados. Los resultados de las simulaciones del sistema propuesto muestran un mejoramiento de mas de 4 dB en relación señal a ruido (SNR) para el modelo de super-resolución espacial y un cubo de datos cuatro veces más resuelto espectralmente. Los resultados también muestran que el SNR de los cubos de datos reconstruidos con detectores de baja resolución realizando capturas adicionales, se acercan al SNR obtenido utilizando detectores de alta resolución.
dc.description.abstractenglishCode-aperture based optical imaging systems are at the forefront of optical imaging modeling since they allow to capture three-dimensional scenes of spectral information in a single two-dimensional snapshot, instead of scanning the whole region line by line using spectral slit based optical instruments or similar systems. The Code Aperture Snapshot Spectral Imaging system (CASSI) is a remarkable optical imaging architecture that senses the spectral information of a scene using the underlying concepts of compressive sensing (CS). The goal of this thesis is to capture high-resolution hyper-spectral scenes in compressed signals measured by low-resolution focal plane array (FPA) detectors. Spatial and spectral super-resolution are attained through inverse problems from a set of low-resolution coded measurements. In this research project, we present two complementary optical models for spatial and spectral super-resolution imaging (SR-CASSI). These models allow the reconstruction of super-resolved hyperspectral data cubes, where the number of spectral
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/20.500.14071/26989
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.subjectSuper-resolución
dc.subjectCompressive sensing
dc.subjectSistemas ópticos basados en aperturas codificadas
dc.subject.keywordSpectral imaging
dc.subject.keywordSuper-resolution
dc.subject.keywordCompressive sensing
dc.subject.keywordCodeaperture based optical systems
dc.titleAlgoritmo superresolución aplicado a imágenes espectrales adquiridas mediante la técnica de compressive sensing
dc.title.englishSuper-resolution algorithm applied to spectral images acquired via compressive sensing technique '
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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