Algoritmo de fusión de imágenes espectrales en el dominio comprimido para el aumento de la resolución espacio-espectral

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dc.contributor.advisorArguello Fuentes, Henry
dc.contributor.authorEspitia Mendoza, Oscar Javier
dc.date.accessioned2024-03-03T23:25:47Z
dc.date.available2017
dc.date.available2024-03-03T23:25:47Z
dc.date.created2017
dc.date.issued2017
dc.description.abstractLos sensores de compresión de imágenes espectrales reducen el número de píxeles muestreados mediante la combinación de información espectral codificada de una escena en proyecciones bidimensionales. Sin embargo, el muestreo de datos comprimidos con alta resolución espacial y alta resolución espectral, simultaneamente, demanda la disposición de sensores de alta resolución, que pueden ser costosos. Este trabajo introduce un modelo que permite fusionar información de diferentes sensores de compresión con alta resolución espacial, pero baja resolución espectral, con la de sensores de alta resolución espectral, pero baja resolución espacial. Basado en este modelo, el proceso de fusión de medidas comprimidas es formulado como un problema inverso; que minimiza una función objetivo definida como la suma de términos cuadráticos de fidelidad con los datos, y terminos de penalización por suavidad y baja densidad; que es resuelto siguiendo el espíritu del método de dirección alternada de multiplicadores (ADMM, de su sigla en inglés). Los parámetros de los diferentes sensores son optimizados y el principio de baja densidad es estudiado para mejorar la calidad de las reconstrucciónes. Los resultados de las simulaciones con datos reales y simulados, con diferentes sistemas de compresión de imágenes, permmiten apreciar la calidad del método de fusión propuesto.
dc.description.abstractenglishCompressive spectral imagers take a reduced number of sampled pixels by coding and combining the spectral information of a scene in a single two-dimensional projection. Sampling compressed information with simultaneous high spatial and high spectral resolution demands expensive high-resolution sensors, however, the high resolution is a latent requirement in remote sensing applications, and also a very important issue in this area. This work introduces a model allowing compressed data from high spatial/low spectral and low spatial/high spectral resolution sensors to be fused. Based on this model, the compressive fusion process is formulated as an inverse problem that minimizes an objective function defined as the sum of quadratic data fidelity terms, smoothness and sparsity regularization penalties, which is solved by following the spirit of the Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM), which is an adequate procedure for large-scale problems such as this. The parameters of the different sensors are optimized and the sparsity prior is studied, thus, it is introduced a measurement matrix optimization procedure in order to improve the quality of reconstructions. Simulation results conducted on synthetic and real data, with different CS imagers, allow the quality of the proposed fusion method to be appreciated in relation to other approaches.
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/20.500.14071/36935
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.subjectFusión De Imágenes
dc.subjectImágenes Espectrales
dc.subjectMuestreo Compresivo.
dc.subject.keywordSpectral Image Fusion Algorithm For Increasing Spatiospectral Resolution From Compressive Measurements
dc.titleAlgoritmo de fusión de imágenes espectrales en el dominio comprimido para el aumento de la resolución espacio-espectral
dc.title.englishSpectral image fusion algorithm for increasing spatiospectral resolution from compressive measurements
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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