Diseño de aperturas codificadas adaptativas en escala de grises para una arquitectura compresiva multicaptura de imágenes espectrales

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dc.contributor.advisorArguello Fuentes, Henry
dc.contributor.advisorRueda, Hoover Fabian
dc.contributor.authorDíaz Díaz, Nelson Eduardo
dc.date.accessioned2024-03-03T22:02:08Z
dc.date.available2015
dc.date.available2024-03-03T22:02:08Z
dc.date.created2015
dc.date.issued2015
dc.description.abstractLas Imágenes Multiespectrales (IM) constituyen una importante área de investigación en agricultura, sensado remoto y medicina. Las arquitecturas convencionales de muestreo de IM captan todo el cubo de datos. En contraste, la arquitectura para el sensado de IM de manera compresiva (CASSI) miden proyecciones compresivas de una escena, las cuales son la entrada de los algoritmos de reconstrucción, los cuales recuperan el cubo de datos subyacente. El elemento clave de las arquitecturas para el muestreo de IM son las aperturas codificadas, las cuales se diseñan para mejorar la calidad de las imágenes reconstruidas. Las aperturas codificadas modulan la luz que ingresa al sistema, la cual es descompuesta por el elemento dispersivo y finalmente se obtienen las medidas comprimidas cuando la luz entrante incide en el arreglo de detectores codificando así el cubo de datos. Sin embargo, el rango dinámico en el arreglo de detectores es limitado, lo que provoca la saturación. En particular, la saturación es un problema crítico en las arquitecturas de muestreo compresivo de IM porque las medidas producen errores no acotados. Los errores reducen la calidad de la reconstrucción. De acuerdo, al estado del arte en arquitecturas compresivas de IM, el problema de saturación en el arreglo de detectores no ha sido abordado aún. En este trabajo de investigación se propone el diseño y el uso de las aperturas codificadas adaptativas en escala de grises para el muestreo compresivo de IM. Específicamente, un filtro adaptativo cuantifica las entradas saturadas del arreglo de detectores creando una matriz de pesos. La matriz de pesos se utiliza para atenuar la apertura codificada reduciendo la transmitancia en las entradas de la apertura codificada. Las simulaciones realizadas muestran mejoras en la calidad de la imagen reconstruida obtenida mediante el método propuesto en hasta 11 dB en PSNR comparado con las aperturas codificadas binarias, comúnmente utilizadas.
dc.description.abstractenglishImaging spectroscopy is an important research area with applications in agriculture, remote sensing and medicine. The conventional, spectral imaging sensing architectures capture the whole data cube in the sensing step by scanning the area of interest. In contrast, compressive spectral imaging (CASSI) collects compressive projections of the scene, which are the input for image reconstruction algorithms that recover the underlying datacube. The key elements of the compressive spectral imaging architecture are the coded apertures which can be designed in order to improve the quality of reconstructed images. The coded apertures modulate the incoming light, which is dispersed by the dispersive element and finally the compressive measurements are attained when the light impinges in the FPA (Focal Plane Array), coding the datacube in one snapshot. However, the dynamic range in the FPA is limited, yielding saturation. In particular, saturation is a critical problem in the compressive spectral imaging architectures because saturated measurements drive to unbounded errors. The errors reduce the quality of image reconstruction. According to the state of art literature in compressive spectral architectures, saturation has not been addressed yet. In this research work, it is proposed a grayscale adaptive coded aperture for compressive spectral imaging. More specific, an adaptive filter is designed to attenuate the saturation on the sensor between each snapshot. The adaptive filter quantify the FPA saturated entries, then creating a weighted matrix. The weighted matrix attenuates the coded aperture reducing the transmittance in each of the coded aperture entries. Simulation shows improvement in the quality of image reconstruction of the proposed method over the binary coded aperture in up to 11 dB in terms of the peak signal to noise ratio (PSNR)
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/20.500.14071/32275
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.subjectProcesamiento Compresivo De Imágenes Multiespectrales Comprimidas
dc.subjectSaturación
dc.subjectRango Dinámico
dc.subjectCódigo De Apertura En Escala De Grises.
dc.subject.keywordCompressive Spectral Imaging
dc.subject.keywordSaturation
dc.subject.keywordDynamic Range
dc.subject.keywordGrayscale Coded Aperture.
dc.titleDiseño de aperturas codificadas adaptativas en escala de grises para una arquitectura compresiva multicaptura de imágenes espectrales
dc.title.englishGrayscale adaptive coded aperture design for compressive spectral multishot architecture
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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