Reconstruction algorithm optimization and system matrix design in compressive spectral imaging

dc.contributor.advisor Arguello Fuentes, Henry
dc.contributor.author Mejía Melgarejo, Yuri Hercilia
dc.date.accessioned 2022-04-01T04:53:44Z
dc.date.available 2022-04-01T04:53:44Z
dc.date.created 2022-04-01T04:53:44Z
dc.date.issued 2022-04-01T04:53:44Z
dc.description.abstract Los sensores compresivos de imágenes espectrales reducen el número de pixeles muestreados mediante la combinación de información espectral codificada de una escena en proyecciones bidimensionales. El diseño de la matriz de muestreo que modela el sensor y la optimización del algoritmo de reconstrucción son áreas importantes de investigación hoy en día. Este trabajo desarrolla algunos enfoques de diseño de la matriz de muestreo para sistemas compresivos de imágenes espectrales, además de propuestas para la mejorar el algoritmo de reconstrucción. El diseño de la matriz consiste en el estudio de la independencia lineal de las filas de la matriz de muestreo y su relación con los val-ores propios, dando lugar a restricciones físicas en los sensores. Estos diseños también se estudian en el caso en el que se reconstruye una imagen espectral a partir de la fusión de las medidas de dos sensores compresivos. Por otro lado, en la optimización del algoritmo de reconstrucción se explota el hecho de que las imágenes espectrales son suaves en el dominio espacial. Primero, se propone un filtrado pasa bajas dentro del proceso iterativo de los algoritmos de reconstrucción y segundo, se reformula un problema de minimización con un regularizador que promueve suavidad en la imagen y resolviendo por un enfoque Bayesiano.
dc.description.abstractenglish Compressive spectral imagers take a reduced number of sampled pixels by coding and combining the spatio spectral information of a scene in two dimensional projections. The design of the matrix that represents the compressive spectral imager and the optimization of the reconstruction algorithm are important areas of research nowadays. This work develops some approaches to design the sam-pling matrix of compressive spectral imagers, as well as a proposal for improving the reconstruction algorithm. The design of the matrix consists of relating the linear independence of the sampling ma-trix rows and columns with the bounds of its eigenvalues, giving rise to physical restrictions in the sensors. These designs are also studied in the case where a spectral image is reconstructed by fusing the measurements of two different compressive spectral imagers, each one with different spa-tial and spectral resolutions. On the other hand, in the optimization of the reconstruction algorithm, we exploit the fact that the spectral images are soft in the spatial domain. First, we propose a low pass filter within the iterative process of the reconstruction algorithms and second, we reformulate the minimization problem with a regularizer that promotes smoothness in the image and solving it by a Bayesian approach.
dc.description.cvlac https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001360097
dc.description.degreelevel Doctorado
dc.description.degreename Doctor en Ingeniería
dc.description.orcid https://orcid.org/0000-0002-5158-8540
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/20.500.14071/9586
dc.language.iso eng
dc.publisher Universidad Industrial de Santander
dc.publisher.faculty Facultad de Ingeníerias Fisicomecánicas
dc.publisher.program Doctorado en Ingeniería: Área Ingeniería Electrónica
dc.publisher.school Escuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones
dc.rights http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.license Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/co/
dc.subject Muestreo Compresivo
dc.subject Diseño De La Matriz Del Sistema
dc.subject Algoritmo De Reconstrucción
dc.subject Imágenes Espectrales
dc.subject.keyword Compressive Sensing
dc.subject.keyword System Matrix Design
dc.subject.keyword Reconstruction Algorithm
dc.subject.keyword Spectral Imaging
dc.title Reconstruction algorithm optimization and system matrix design in compressive spectral imaging
dc.title.english Abstract title: reconstruction algorithm optimization and system matrix design in compressive spectral imaging
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 - Doctorado
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