Optimización de aperturas codificadas para clasificación basada espectroscopia raman usando la técnica de sensado compresivo

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dc.contributor.advisorArguello Fuentes, Henry
dc.contributor.advisorMejía Ospino, Enrique
dc.contributor.authorGalvis Carreno, Diana Fernanda
dc.date.accessioned2024-03-03T20:41:42Z
dc.date.available2014
dc.date.available2024-03-03T20:41:42Z
dc.date.created2014
dc.date.issued2014
dc.description.abstractLa Espectroscopía Raman ha sido ampliamente utilizada en el analisis de la ´ composicion qu ´ ímica y la construccion de im ´ agenes de mapeo de compuestos ´ organicos e inorg ´ anicos, siendo actualmente una de las t ´ ecnicas anal ´ íticas mas´ empleadas en diversas areas de la ciencia moderna. En la actualidad, uno de los ´ enfoques principales de los estudios realizados sobre esta tecnica, se basan en ´ la reduccion del tiempo de adquisici ´ on y posterior tratamiento de las dispersio- ´ nes Raman para la construccion de im ´ agenes espectrales que permitan realizar ´ clasificaciones químicas. La aplicacion de la t ´ ecnica de Sensado Compresivo es empleada para reducir ´ el tiempo en la formacion de im ´ agenes a partir de la Espectroscop ´ ía Raman, gracias a la deteccion y compresi ´ on simult ´ anea de las Se ´ nales. El sistema de ˜ adquisicion de im ´ agenes basado en una apertura codificada o CASSI por sus ´ siglas en ingles Coded Aperture Snapshot Spectral Imager, es una arquitectura ´ optica que aplica de manera eficiente los conceptos de la t ´ ecnica de Sensado ´ Compresivo, y, cuyo principal elemento es una apertura codificada, que puede ser vista como un filto que trasmite o bloquea informacion de la escena que se ´ busca captar. El presente trabajo describe la tecnica de Sensado Compresivo aplicada a la ´ obtencion de im ´ agenes por Espectroscopia Raman mediante la simulaci ´ on del ´ sistema CASSI, realiza la optimizacion de las apeturas codificadas que garanti- ´ zan una eficiente reconstruccion computacional de las im ´ agenes y presenta la ´ seleccion de los componentes ´ opticos del sistema CASSI simulado. ´ Los resultados obtenidos por simulacion num ´ erica muestran que mediante la ´ aplicacion de la t ´ ecnica de sensado compresivo es posible reducir de manera ´ eficiente el tiempo de adquisicion de datos en Espectroscopia Raman de Im ´ age- ´ nes. Mediante el analisis de la relaci ´ on se ´ nal a ruido (PSNR) de las reconstruc- ˜ ciones obtenidas con las aperturas codificadas disenadas frente los cubos de ˜ datos reales, se puede concluir que es posible obtener resultados mayores a los 30 dB con un radio de compresion de aproximadamente 25 % , resultados ´ que garantizan una correcta recuperacion de los espectros Raman para realizar ´ clasificaciones químicas.
dc.description.abstractenglishRaman Spectroscopy Imaging has been widely used in the analysis of chemical composition and construction of spectral images of organic and inorganic compounds. It technique is currently one of the most widely used analytical techniques in various fields of modern science. One of the main approaches of studies on this technique is based on reducing the acquisition time and further processing of dispersions for Raman spectral images construction that allow chemical classifications. Compressed Sensing technique has been used satisfactorily in Raman Spectroscopy Imaging, reducing the acquisition time by simultaneosly sensing and compressing the underlying spectral signals. Coded Aperture Snapshot Spectral Imager (CASSI) is a remarkable optical architecture that efficiently implements CS in Raman Spectroscopy. The main optical element of CASSI system is the coded aperture, which can transmit or block information from the underlying scene. This work describes the technique of Compressed Sensing in Raman Spectroscopy Imaging by using the CASSI system. In adition, this work make the coded apertures optimization to ensure and efficient recovery or Raman Images. And, finally presetns the optical components selection of the CASSI system. The numerical simulation results shown that compressive sensing technique can efficiently reduce the data acquisition time in Raman Spectroscopy. By analyzing the signal to noise ratio (PSNR) of the reconstructions obtained with the designed coded apertures front real data cubes, it can be concluded that it is possible to obtain up to 30 dB with a compression ratio of about 25 %, results that guarantee a successful recovery of the Raman spectra for chemical classifications.
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Ingeniería Química
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/20.500.14071/30465
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicoquímicas
dc.publisher.programMaestría en Ingeniería Química
dc.publisher.schoolEscuela de Ingeniería Química
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.subjectEspectroscopía Raman
dc.subjectSimulacion
dc.subjectSensado Compresivo
dc.subject´ Aperturas Codificadas
dc.subjectOptimizacion De Algoritmos.
dc.subject.keywordRaman Spectroscopy
dc.subject.keywordSimulation
dc.subject.keywordCompressive Sensing
dc.subject.keywordCoded Aperture
dc.subject.keywordAlgorithms Optimization.
dc.titleOptimización de aperturas codificadas para clasificación basada espectroscopia raman usando la técnica de sensado compresivo
dc.title.englishCoded aperture optimization for classification based on raman spectroscopy using 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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