Algoritmo iterativo de reconstrucción de imágenes espectrales considerando el desajuste del sistema óptico mediante un regularizador de refuerzo.

Gualdrón Hurtado, Yesid Romario

Algoritmo iterativo de reconstrucción de imágenes espectrales considerando el desajuste del sistema óptico mediante un regularizador de refuerzo.

dc.contributor.advisor	Bacca Quintero, Jorge Luís
dc.contributor.advisor	Arguello Fuentes, Henry
dc.contributor.author	Gualdrón Hurtado, Yesid Romario
dc.contributor.evaluator	Rueda Chacón, Hoveer Fabián
dc.contributor.evaluator	Garzón Villamizar, Gustavo Adolfo
dc.date.accessioned	2023-02-23T15:07:03Z
dc.date.available	2023-02-23T15:07:03Z
dc.date.created	2023-02-22
dc.date.issued	2023-02-22
dc.description.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.
dc.description.abstractenglish	Spectral images capture spatial information along the electromagnetic spectrum with a high cost in acquisition time. These images can be obtained with an optical system based on instantaneous capture snapshots, which reduces the acquisition time compared to acquiring the spectral data cube. However, for their reconstruction, a computational process is required. In addition, several phenomena, due to an inadequate calibration, prevent the complete knowledge of the propagation model, which is used to obtain the spectral image by solving the inverse problem. The present work shows the development of an iterative algorithm for the reconstruction of spectral images that considers the mismatch and the disturbances generated in the optical system during the implementation in the laboratory using a learned reinforcement regularizer. For this purpose, acquiring spectral images from a Coded Aperture Snapshot Spectral Imaging system (CASSI) is mathematically modeled considering the mismatch problem in the calibration process. Simulations were performed under different mismatch scenarios along with the influence of employing the proposed enhancement regularizer, and the performance of the reconstructions was evaluated under different quality metrics. An implementation of the optical system was performed to corroborate the obtained results. It is observed that the proposed approach substantially improves the results regarding the various metrics, compared to the case where the mismatch of the optical system is ignored.
dc.description.degreelevel	Pregrado
dc.description.degreename	Ingeniero de Sistemas
dc.description.googlescholar	https://scholar.google.com/citations?user=7m8Jaj4AAAAJ&hl=en
dc.description.orcid	https://orcid.org/0000-0003-4518-861X
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.instname	Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponame	Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourl	https://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.uri	https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/12274
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad Industrial de Santander
dc.publisher.faculty	Facultad de Ingeníerias Fisicomecánicas
dc.publisher.program	Ingeniería de Sistemas
dc.publisher.school	Escuela de Ingeniería de Sistemas e Informática
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommons	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.license	Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject	Imágenes espectrales
dc.subject	Reconstrucción
dc.subject	Calibración
dc.subject	Aprendizaje profundo
dc.subject	Regularizador de refuerzo
dc.subject.keyword	Spectral images
dc.subject.keyword	Reconstruction
dc.subject.keyword	Calibration
dc.subject.keyword	Deep learning
dc.subject.keyword	Reinforcement regularizer
dc.title	Algoritmo iterativo de reconstrucción de imágenes espectrales considerando el desajuste del sistema óptico mediante un regularizador de refuerzo.
dc.title.english	Iterative algorithm for spectral image reconstruction considering optical system mismatch using a reinforcement regularizer.
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.hasversion	http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dspace.entity.type