Diseño de diccionarios para representación escasa en sensado espectral comprimido
No Thumbnail Available
Date
2023-07-21
Advisors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Universidad Industrial de Santander
Abstract
La Representación de diccionarios escasos convolucionales (CSDR) ha surgido como un marco robusto y flexible para representar escasamente señales de voz, escala de grises e imágenes en color. También se ha utilizado en aplicaciones médicas como imágenes de ultrasonido y ecografía, y geología. El modelo CSDR propone representar una señal como la suma de las convoluciones de una colección demasiado completa de elementos de diccionario convolucional (átomos) y mapas de coeficientes dispersos. Ambas colecciones deben cumplir una serie de restricciones. El modelo CSDR ofrece algunas ventajas interesantes frente a otros modelos de representación dispersa. Por ejemplo, el operador convolucional permite la eliminación de ruido, la invariancia de cambios, la tolerancia (hasta cierto punto) a la deformación, la rotación y la traslación. Estas propiedades hacen del CSDR un modelo interesante para su uso en imágenes espectrales compresivas (CSI). CSI establece que una imagen espectral de interés se puede recuperar a partir de un pequeño conjunto de medidas de compresión, {porque un problema de optimización, con alta probabilidad, recupera la información faltante ya que se supone que los datos son escasos en algún dominio}. Los métodos de última generación utilizan el modelo de representación de señal dispersa (SSR) como base de representación para recuperar la imagen espectral de tamaño completo a partir de una serie de mediciones de compresión. Este trabajo propone cambiar el modelo SSR para el marco CSDR basado en señales para aprovechar las propiedades de CSDR.
Description
Keywords
Representación escasa, Diccionarios convolucionales, Imágenes espectrales