Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Arguello Fuentes, HenryRueda Chacón, Hoover FabianCalderón Granados, Armando Rafael2024-03-0320132024-03-0320132013https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/29195El censado compreso de imágenes espectrales es una técnica de adquisición de señales, que captura un mapa de la variación espectral de una escena. Estos mapas, compuestos de 2 componentes espaciales y una componente espectral son llamados imágenes espectrales. Estas imágenes son usadas en aplicaciones como censado remoto, astrofísica, imágenes biomédicas y vigilancia militar. Recientemente, una nueva arquitectura ha surgido llamada CASSI (Coded Aperture Snapshot Spectral Imaging). El CASSI es un espectrómetro que utiliza aperturas codificadas para tomar una medición compresa en 2 dimensiones. Esta medición luego es procesada mediante un método de reconstrucción para obtener una estimación de la imagen espectral entrante. Tanto las aperturas codificadas como el método de reconstrucción, están basados en la teoría de Compressive Sensing, la cual postula que señales naturales como las imágenes espectrales, pueden ser reconstruidas a partir de un conjunto de mediciones aleatorias. Los enfoques tradicionales del CASSI reconstruyen una franja completa del espectro, para luego desechar las zonas de poco interés, ocasionando una pérdida de tiempo y recursos. La selectividad espectral investiga metodologías para adquirir únicamente las bandas de interés. Para lograr esto, se busca optimizar la distribución de los patrones inscritos en las aperturas codificadas. El presente trabajo presenta una metodología para obtener imágenes espectrales con perfil espectral selectivo, utilizando aperturas codificadas en escala de grises. El uso de este tipo de aperturas está motivado por la forma como varía la señal espectral de los objetos. Primeramente, se exponen conceptos básicos del CASSI. Seguidamente, se presenta un nuevo modelo matemático para el CASSI, que permite el diseño de aperturas codificadas selectivas en escala de grises, junto con un el método de reconstrucción. Por último, se muestran simulaciones del proceso de censado y reconstrucción con aperturas codificadas en escala de grises. Resultados experimentales arrojan un PSNR de alrededor de 30 dB. 1application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Compressive Spectral ImagingGrayscale Coded AperturesSpectral SelectivityCompressive Sensing.Universidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coCompressive Spectral ImagingGrayscale Coded AperturesSpectral SelectivityCompressive Sensing.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)