Algoritmo para la detección de objetivos en imágenes espectrales utilizando medidas compresivas (2015)
La adquisicion y procesamiento de im ´ agenes espectrales involucra el manejo de gran- ´ des cantidades de informacion espectral multidimensional. En cada p ´ íxel de estas image- ´ nes se representa la informacion del comportamiento espectral en una ubicaci ´ on espa- ´ cial, referente a varias longitudes de onda. Esta informacion puede ser usada para ´ tareas como deteccion, clasificaci ´ on, y extracci ´ on de caracter ´ ísticas presentes en una escena. En los ultimos a ´ nos se han desarrollado arquitecturas ˜ opticas para la adquisici ´ on de ´ informacion espectral de forma comprimida usando un conjunto reducido de medicio- ´ nes codificadas por un modulador espacial. Estos avances han facilitado el proceso de muestreo y almacenamiento de informacion espectral. Sin embargo, el proceso de ´ reconstruccion de las im ´ agenes es una operaci ´ on costosa tanto en tiempo como en ´ recursos computacionales. Aplicar el muestreo compresivo a la hora de procesar imagenes espectrales, disminu- ´ yendo el costo de adquisicion y almacenamiento, es la principal motivaci ´ on de este ´ trabajo. Específicamente, se busca el diseno de un modelo de detecci ˜ on escasa que ´ use mediciones comprimidas para detectar objetivos en escenas espectrales usando diccionarios preentrenados y las transformada wavelet. Un algoritmo de optimizacion´ heurístico es utilizado para la evaluacion del modelo, con lo cual se determina si el p ´ íxel evaluado es o no un píxel objetivo