Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Arguello Fuentes, HenryRueda, Hoover FabianDíaz Díaz, Nelson Eduardo2024-03-0320152024-03-0320152015https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/32275Las Imágenes Multiespectrales (IM) constituyen una importante área de investigación en agricultura, sensado remoto y medicina. Las arquitecturas convencionales de muestreo de IM captan todo el cubo de datos. En contraste, la arquitectura para el sensado de IM de manera compresiva (CASSI) miden proyecciones compresivas de una escena, las cuales son la entrada de los algoritmos de reconstrucción, los cuales recuperan el cubo de datos subyacente. El elemento clave de las arquitecturas para el muestreo de IM son las aperturas codificadas, las cuales se diseñan para mejorar la calidad de las imágenes reconstruidas. Las aperturas codificadas modulan la luz que ingresa al sistema, la cual es descompuesta por el elemento dispersivo y finalmente se obtienen las medidas comprimidas cuando la luz entrante incide en el arreglo de detectores codificando así el cubo de datos. Sin embargo, el rango dinámico en el arreglo de detectores es limitado, lo que provoca la saturación. En particular, la saturación es un problema crítico en las arquitecturas de muestreo compresivo de IM porque las medidas producen errores no acotados. Los errores reducen la calidad de la reconstrucción. De acuerdo, al estado del arte en arquitecturas compresivas de IM, el problema de saturación en el arreglo de detectores no ha sido abordado aún. En este trabajo de investigación se propone el diseño y el uso de las aperturas codificadas adaptativas en escala de grises para el muestreo compresivo de IM. Específicamente, un filtro adaptativo cuantifica las entradas saturadas del arreglo de detectores creando una matriz de pesos. La matriz de pesos se utiliza para atenuar la apertura codificada reduciendo la transmitancia en las entradas de la apertura codificada. Las simulaciones realizadas muestran mejoras en la calidad de la imagen reconstruida obtenida mediante el método propuesto en hasta 11 dB en PSNR comparado con las aperturas codificadas binarias, comúnmente utilizadas.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Procesamiento Compresivo De Imágenes Multiespectrales ComprimidasSaturaciónRango DinámicoCódigo De Apertura En Escala De Grises.Universidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - MaestriaUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coCompressive Spectral ImagingSaturationDynamic RangeGrayscale Coded Aperture.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)