Algoritmo iterativo de reconstrucción de imágenes espectrales considerando el desajuste del sistema óptico mediante un regularizador de refuerzo.
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Date
2023-02-22
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Universidad Industrial de Santander
Abstract
Las imágenes espectrales capturan información espacial a lo largo del espectro electromagnético con un alto costo en tiempos de adquisición. Dichas imágenes pueden ser obtenidas con un sistema óptico basado en capturas instantáneas lo cual reduce el tiempo de adquisición, en comparación con adquirir el cubo de datos espectral, sin embargo, para su reconstrucción se requiere de un proceso computacional. Además, existen diversos fenómenos que por una inadecuada calibración impiden el completo conocimiento del modelo de propagación, el cual es usado para obtener la imagen espectral resolviendo el problema inverso. El presente trabajo de grado muestra el desarrollo de un algoritmo iterativo para la reconstrucción de imágenes espectrales que considere el desajuste y las perturbaciones que se generan en el sistema óptico durante la implementación en el laboratorio mediante un regularizador de refuerzo aprendido. Para esto, se modela matemáticamente la adquisición de imágenes espectrales de un sistema óptico basado en apertura codificada de única captura (CASSI) considerando el problema de desajuste ocurrido en el proceso de calibración. Se realizaron simulaciones bajo distintos escenarios de desajuste junto con la influencia de emplear el regularizador de refuerzo propuesto, el rendimiento de las reconstrucciones fue evaluado bajo distintas métricas de calidad. Se realizo una implementación del sistema óptico para corroborar los resultados obtenidos. De allí se observa que el enfoque propuesto mejora sustancialmente los resultados en términos de las diversas métricas, en comparación con el caso en que se ignora el desajuste del sistema óptico.
Description
Keywords
Imágenes espectrales, Reconstrucción, Calibración, Aprendizaje profundo, Regularizador de refuerzo