Coded aperture design for adaptive compressive spectral imaging

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dc.contributor.advisorArgüello Fuentes, Henry
dc.contributor.authorDíaz Díaz, Nelson Eduardo
dc.contributor.evaluatorBautista Rozo, Lola Xiomara
dc.contributor.evaluatorMeneses Fonseca, Jaime Enrique
dc.contributor.evaluatorRodríguez Ferreira, Julián Gustavo
dc.contributor.evaluatorCarlsson, Marcus
dc.contributor.evaluatorBasarab, Adrian
dc.date.accessioned2022-04-01T04:53:45Z
dc.date.available2022-04-01T04:53:45Z
dc.date.created2020
dc.date.issued2020
dc.description.abstractLa adquisición de imágenes espectrales de manera tradicional es un proceso lento debido a que se requiere escanear la escena bajo estudio. En contraste, obtener imágenes espectrales comprimidas (compressive spectral imaging, CSI por sus siglas en inglés) ha atraído un gran interés porque reduce el número de muestras respecto a los sistemas de escaneo para capturar el cubo de datos, esto mejora la velocidad de muestreo. CSI mide proyecciones lineales de una escena, y luego un algoritmo de reconstrucción estima la escena subyacente. Una arquitectura ejemplo de CSI es el sistema de adquisición espectral comprimido de única captura con apertura de color (Colored coded aperture compressive spectral imager, C-CASSI, por sus siglas en inglés) que emplea un arreglo de filtros como códigos de apertura para codificar espacial y espectralmente la luz que entra en el sistema. Dichos códigos de apertura son equivalentes a la matriz de muestreo del sistema, su función es obtener medidas de la señal. Al día de hoy los trabajos relacionados con C-CASSI han usado códigos de apertura no adaptados. Específicamente, el muestreo no adaptado ignora la información a priori acerca de la señal para diseñar los patrones de codificación. Por lo tanto, este trabajo propone tres métodos diferentes para diseñar de forma adaptativa la apertura codificada de colores aplicada a diferentes problemas, incluyendo, mejora de la calidad de la reconstrucción de la imagen de una escena estática, incremento de la precisión en la clasificación usando mediciones espectrales comprimidas, y diseño de un enfoque de estimación de movimiento utilizando una representación escasa en escenas dinámicas (ultrasonido y video multiespectral), en el caso de video multispectral es usado para diseñar aperturas codificadas de forma adaptada para mejorar la calidad de la reconstrucción de la imagen en escenas dinámicas.
dc.description.abstractenglishSensing a spectral data cube has been traditionally a time-consuming task since it requires a scanning process. In contrast, compres-sive spectral imaging (CSI) has attracted widespread interest since it requires fewer samples than scanning systems to acquire the data cube, thus improving the sensing speed. CSI captures linear projections of the scene, and then a reconstruction algorithm estimates the underlying scene. One notable CSI architecture is the colored coded aperture snapshot spectral imager (C-CASSI), which employs pixelated filter arrays as the coding patterns, to spatially and spectrally encode the incoming light. Up to date works on C-CASSI have used non-adaptive colored-coded apertures. Non-adaptive sampling ignores prior information about the signal to design the coding patterns. Therefore, this work proposes four different met-hods to adaptively design the colored coded aperture applied to different problems, including, quality improvement of image reconstructions of a static scene, Improvement of classification accuracy using compressive spectral measurements, and a motion estimation approach using sparse representation in dynamic scenes, to utilize the motion estimation to adaptively design coded apertures to improve quality of image reconstruction in dynamic scenes.
dc.description.cvlachttps://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001393883
dc.description.degreelevelDoctorado
dc.description.degreenameDoctor en Ingeniería
dc.description.googlescholarhttps://scholar.google.es/citations?user=JQXNzLUAAAAJ&hl=en
dc.description.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-3931-0199
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/20.500.14071/9589
dc.language.isoeng
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeníerias Fisicomecánicas
dc.publisher.programDoctorado en Ingeniería: Área Ingeniería Electrónica
dc.publisher.schoolEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
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-nd/4.0/
dc.subjectImágenes espectrales comprimidas
dc.subjectCódigos de apertura
dc.subjectAdquisición adaptativa de imágenes
dc.subjectAdqusición de imágenes digitales
dc.subject.keywordCompressive Spectral Imaging
dc.subject.keywordAdaptive Imaging
dc.subject.keywordCoded Aperture Imaging
dc.subject.keywordComputational Imaging
dc.titleCoded aperture design for adaptive compressive spectral imaging
dc.title.englishCoded aperture design for adaptive compressive spectral imaging
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Doctorado
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