Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)Argüello Fuentes, HenryGarcía Arenas, Hans YecidUrrea Vecino, Sergio Andrés2025-05-262025-05-262025-05-142025-05-14https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/45655Las imágenes espectrales tienen diversas aplicaciones que superan las capacidades de las imágenes RGB, como los controles de calidad en la industria alimentaria, la detección de sustancias y la agricultura de precisión. Los métodos tradicionales de obtención de imágenes espectrales requieren una gran cantidad de mediciones para capturar una imagen espectral. Por otro lado, las imágenes espectrales compresivas pretenden reducir las mediciones necesarias mediante técnicas de detección compresiva. Trabajos recientes han demostrado una mejora del rendimiento de la reconstrucción de imágenes espectrales mediante el diseño del elemento de codificación. Los algoritmos se utilizan habitualmente para la reconstrucción en enfoques basados en modelos para superar la limitación de los datos. Sin embargo, la matriz de calibración del sistema implementado no coincide perfectamente con las matrices de detección diseñadas debido a las no idealidades de construcción. Para reducir esta brecha, este proyecto de investigación se centra en mejorar las mediciones del sistema de imágenes espectrales diseñado basándose en la reducción de las diferencias entre el sistema diseñado y el implementado para minimizar la disparidad entre los resultados de simulación e implementación.application/pdfenginfo:eu-repo/semantics/openAccessMétodos de perturbaciónComputación ópticaModelado de sistemasModelos predictivosImágenes ópticasÓptica adaptativaSensores ópticosProcesado óptico de señalesReconstrucción de imágenesImágenes hiperespectralesCorrección de desajustesUniversidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - MaestríaUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coPerturbation methodsOptical computingSystems modelingPredictive modelsOp- tical imagingAdaptive opticsOptical sensorsOptical signal processingImage reconstructionHyperspectral imagingMismatch correctionhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)