Diseño de aperturas codificadas en un sistema tridimensional de superresolución de tomografía computarizada compresiva

Abstract
El muestreo compresivo (MC) en tomografía computarizada (TC) de rayos-X se ha convertido en una herramienta esencial para conocer la estructura interna de un objeto a través de un procedimiento no invasivo. Estos enfoques utilizan aperturas codificadas (AC) a lo largo de múltiples ángulos de captura para bloquear una parte de la energía de rayos-X que viaja hacia los detectores. Sin embargo, la mayoría de los diseños de AC se centran en sistemas de haz en abanico de múltiples disparos, que manejan una proporción de 1:1 entre las características de AC y los elementos detectores. En consecuencia, la resolución de la imagen está sujeta al tamaño de píxel del detector. Como alternativa, en lugar de utilizar un arreglo de detectores más denso, esta tesis presenta un método para diseñar los patrones de AC en un sistema de haz cónico (CBTC) compresivo bajo una configuración de súper resolución (SR), donde la AC de alta resolución está diseñada para obtener imágenes de alta resolución de proyecciones de menor resolución. El diseño de AC explota el teorema de Gershgorin al minimizar sus radios, mejorando el condicionamiento de la matriz del sistema. Las simulaciones muestran que el diseño obtenido logra imágenes de alta resolución a partir de detectores de menor resolución en un escenario SR-CBTC de disparo único, donde se mejora el PSNR de las imágenes reconstruidas en comparación con patrones AC no diseñados. Además, esta tesis amplía su alcance principal para incluir un diseño de AC en un sistema imagenes espectrales conocido como CASSI, que permite aplicar de manera eficiente el concepto de MC para adquirir información espacio-espectral de una escena. La optimización incluye una máscara litográfica de colores en movimiento, en donde se alcanza una calidad de reconstrucción similar en comparación con un diseño de AC de última generación.
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Keywords
Diseño de código de apertura, tomografía computarizada de rayos-X, Super-resolución, Decimación, muestreo compresivo, Procesamiento de imágenes
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