Reconstruction algorithm for compressive multiband spectral imaging fusion based on spectral unmixing

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dc.contributor.advisorArguello Fuentes, Henry
dc.contributor.authorVargas Diaz, Edwin Mauricio
dc.date.accessioned2024-03-04T00:05:41Z
dc.date.available2018
dc.date.available2024-03-04T00:05:41Z
dc.date.created2018
dc.date.issued2018
dc.description.abstractEn los últimos años, una forma común de mejorar la resolución espacial de imágenes hiper-espectrales (HS) ha sido la fusión con información complementaria proveniente de imágenes multiespectrales (MS) o pancromáticas. La imagen HS de alta resolución resultante permite aplicaciones en campos donde la adquisición de imágenes de alta resolución espectral y espacial es extremadamente costosa. Este trabajo propone un nuevo método para reconstruir una imagen de alta resolución espacial y alta resolución espectral a partir de medidas comprimidas adquiridas por múltiples sensores, cada uno con diferente resolución espacial y espectral, específicamente imágenes HS y MS comprimidas. Para resolver este problema, se introduce un modelo de fusión basado en el modelo de mezclas lineales clásicamente usado para imágenes HS. Además, se desarrolla un algoritmo de optimización basado en una estrategia de bloques coordenados descendiente. Las restricciones de no negatividad y suma a uno, resultantes de las propiedades físicas de las abundancias, y una penalización de variación total, son usadas para regularizar este problema inverso mal condicionado. Resultados de simulación para imágenes HS y MS reales comprimidas, muestran que el algoritmo propuesto puede proveer resultados de fusión que son muy cercanos a aquellos obtenidos con imágenes no comprimidas, con la ventaja de usar un número reducido de medidas.
dc.description.abstractenglishIn the last years, one common way of enhancing the spatial resolution of hyperspectral (HS) images has been to fuse this image with complementary information coming from multispectral (MS) or panchromatic images. The resultant high resolution HS image allows applications in fields where building a unique imaging system with high spectral and high spatial resolution requirements is extremely expensive. This work proposes a new method for reconstructing a high-spatial high-spectral image from measurements acquired after compressed sensing by multiple sensors of different spectral and spatial resolutions, with a specific attention to HS and MS compressed images. To solve this problem, we introduce a fusion model based on the linear spectral unmixing model classically used for HS images and investigate an optimization algorithm based on a block coordinate descent strategy. The non-negative and sum-to-one constraints resulting from the intrinsic physical properties of abundances as well as a total variation penalization are used to regularize this ill-posed inverse problem. Simulations results conducted on realistic compressed HS and MS images show that the proposed algorithm can provide fusion results that are very close to those obtained with uncompressed images, with the advantage of using a significant reduced number of measurements.
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Ingeniería Electrónica
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/20.500.14071/38700
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programMaestría en Ingeniería Electrónica
dc.publisher.schoolEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
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/4.0
dc.subjectImágenes Espectrales
dc.subjectMuestreo Compresivo
dc.subjectFusión De Datos
dc.subjectMuestreo Remoto.
dc.subject.keywordSpectral Imaging
dc.subject.keywordCompressive Sampling
dc.subject.keywordData Fusion
dc.subject.keywordRemote Sensing.
dc.titleReconstruction algorithm for compressive multiband spectral imaging fusion based on spectral unmixing
dc.title.englishReconstruction algorithm for compressive multiband spectral imaging fusion based on spectral unmixing.
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestria
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