Sistema óptico-computacional para la estimación de la información espectral y de profundidad de una escena mediante el uso de la teoría de muestreo compresivo

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dc.contributor.advisorArgüello Fuentes, Henry
dc.contributor.advisorRueda Chacón, Hoover
dc.contributor.authorMárquez Castellanos, Miguel Ángel
dc.contributor.evaluatorRamírez Rondón, Juan Marcos
dc.contributor.evaluatorMarrugo, Andrés
dc.contributor.evaluatorMeneses Fonseca, Jaime Enrique
dc.contributor.evaluatorPertuz Arroyo, Said David
dc.contributor.evaluatorTorres Moreno, Yezid
dc.date.accessioned2022-11-11T20:07:01Z
dc.date.available2022-11-11T20:07:01Z
dc.date.created2022-11-10
dc.date.issued2022-11-10
dc.description.abstractEsta tesis doctoral propone diseñar, simular, desarrollar e implementar un sistema CoSDI eficiente y robusto capaz de registrar la información de profundidad espectral de las escenas, haciendo uso de un único detector. Específicamente, el paradigma de detección de imágenes espectrales instantáneas de apertura codificada (CASSI, por sus siglas en inglés) se estudia como base para transferir muchas propiedades ventajosas integradas en sus modelos matemáticos a sistemas de imágenes de profundidad. Este primer estudio condujo al desarrollo de un sistema CASSI basado en información lateral que depende de un solo sensor de imagen, denominado información lateral virtual CASSI (CASSI-VSI). Este nuevo generador de imágenes está inspirado en un interferómetro de doble trayectoria, donde el brazo del haz de muestra corresponde al frente de onda codificado-y-disperso (CaD, de sus siglas en inglés) [denominado medición CASSI] y el trayecto de referencia al frente de onda codificado espacialmente. El estudio y contribución en el marco de imágenes espectrales de compresión, permitio la extrapolación de la geometría de detecciín de CaD a tres técnicas tradicionales de imágenes de profundidad: profundidad desde el desenfoque, campo de luz y luz estructurada. En consecuencia, desarrollaremos cuatro sistemas CoSDI basados en CaD de sensor único que permiten realizar tareas de codificación y decodificación en cubos de datos de cuatro dimensiones. Además, como componente indispensable en CoSDI, se proponen cuatro métodos avanzados de reconstrucción de imágenes inspirados en los paradigmas matemáticos: método de dirección alterna de multiplicadores (ADMM), ADMM basado en tensores, ADMM plug-and-play, y red neuronal convolucional basada en ADMM.
dc.description.abstractenglishThis doctoral thesis proposes designing, simulating, developing, and implementing an efficient and robust CoSDI system capable of recording the scenes' spectral-depth information of a scene of interest, using just a single sensor. Specifically, the coded aperture snapshot spectral imaging (CASSI) sensing paradigm is studied as a baseline to transfer many advantageous properties embedded in its mathematical models into depth imaging systems. This first study led to the development of a side-information-based CASSI system that relies on a single image sensor, termed CASSI virtual side information (CASSI-VSI). This new imager is inspired by the dual-dispersive compressive spectral imager, where the sample beam path corresponds to the coded and dispersed (CaD) wavefront (referred to as CASSI measurement) and the reference path to the spatially coded wavefront (referred to as encoded grayscale measurement). Having studied and contributed to the compressive spectral imaging framework, we proceeded to extrapolate the CaD sensing geometry to three traditional depth imaging techniques: depth-from-defocus, light field, and structured light. Consequently, we developed four single-sensor CaD-based CoSDI systems that offer encoding - decoding tasks for four-dimensional datacubes. Alongside these systems, we proposed four advanced computational image reconstruction methods inspired by the mathematical algorithms: alternating direction method of multipliers (ADMM), tensor-based ADMM, plug-and-play ADMM, and convolutional neural network based on the ADMM. The resulting optical systems -- one for spectral and four for spectral-depth -- are experimentally validated in the HDSP optical laboratory.
dc.description.cvlachttps://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001606747
dc.description.degreelevelDoctorado
dc.description.degreenameDoctor en Física
dc.description.googlescholarhttps://scholar.google.com/citations?user=-avLBEoAAAAJ&hl=en
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/20.500.14071/12035
dc.language.isoeng
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ciencias
dc.publisher.programDoctorado en Física
dc.publisher.schoolEscuela de Física
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.subjectMuestreo compresivo
dc.subjectCódigos de apertura
dc.subjectImágenes espectrales
dc.subjectImágenes de profundidad
dc.subjectImágenes computacionales de alta dimensionalidad
dc.subject.keywordCompressive Sensing
dc.subject.keywordCoded Apertures
dc.subject.keywordSpectral Imaging
dc.subject.keywordDepth Imaging
dc.subject.keywordComputational High Dimensional Imaging
dc.titleSistema óptico-computacional para la estimación de la información espectral y de profundidad de una escena mediante el uso de la teoría de muestreo compresivo
dc.title.englishCompressive spectral-depth 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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