Muestreo compresivo de imágenes multiespectrales con detectores basados en arreglos de filtros ópticos utilizando un elemento dispersivo rotatorio

Los sistemas de adquisicion de im ´ agenes espectrales basados en la t ´ ecnica de ´ muestreo compresivo (CSI por su sigla en ingles), obtienen proyecciones codifica- ´ das y dispersas de la fuente en lugar de muestrear directamente cada voxel de la ´ escena tridimensional. Utilizando estas proyecci...

Full description

Autores:
Hinojosa Montero, Carlos Alberto
Tipo de recurso:
http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
Fecha de publicación:
2015
Institución:
Universidad Industrial de Santander
Repositorio:
Repositorio UIS
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/32640
Acceso en línea:
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/32640
https://noesis.uis.edu.co
Palabra clave:
Imagenes Espectrales
Muestreo Compresivo
Adquisici ´ On Com- ´ Presiva De Imagenes Espectrales
Arreglos De Filtros ´ Opticos.
Spectral Imaging
Compressive Sampling
Compressive Spectral Imaging
Colored Mosaic Fpa Detector-Based Architectures.
Rights
License
Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
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description Los sistemas de adquisicion de im ´ agenes espectrales basados en la t ´ ecnica de ´ muestreo compresivo (CSI por su sigla en ingles), obtienen proyecciones codifica- ´ das y dispersas de la fuente en lugar de muestrear directamente cada voxel de la ´ escena tridimensional. Utilizando estas proyecciones comprimidas, un algoritmo de optimizacion basado en la norma ´ `1 es utilizado para reconstruir la imagen multiespectral original. El sistema SCCSI (snapshot colored compressive spectral imager) es una arquitectura optica basada en CSI, dise ´ nada para adquirir im ˜ agenes espec- ´ trales de manera eficiente en una unica captura por medio de un elemento disper- ´ sivo y un detector compuesto por un arreglo de filtros opticos. En los sistemas CSI ´ es posible realizar multiples capturas utilizando distintos patrones de codificaci ´ on, ´ obteniendo una mejora en la reconstruccion de im ´ agenes con alto de nivel de de- ´ talles tanto espacial como espectralmente. Sin embargo, debido a que en SCCSI el patron de codificaci ´ on (arreglo de filtros ´ opticos) se encuentra directamente sobre ´ el detector, el uso de multiples patrones para diferentes tomas equivaldr ´ ía a utilizar un sensor diferente. Este proyecto extiende el concepto de SCCSI a un sistema de multiple captura mediante la rotaci ´ on del elemento dispersivo presente en la ar- ´ quitectura, de tal forma que la imagen espectral de entrada, una vez dispersada, sea codificada e integrada en diferentes regiones del detector, adquiriendo de esta manera nuevas proyecciones comprimidas de la escena en cada rotacion. Los ´ resultados de simulacion muestran que realizando cuatro capturas, es posible obte- ´ ner una ganancia de hasta 7 dB en PSNR frente a los resultados obtenidos con una unica captura. Adicionalmente, realizando cuatro capturas en SCCSI se obtiene una ´ ganancia de hasta 3 y 2 dB en PSNR frente a realizar cuatro y cinco capturas con la arquitectura CASSI (snapshot colored compressive spectral imager), respectivamente.
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El sistema SCCSI (snapshot colored compressive spectral imager) es una arquitectura optica basada en CSI, dise ´ nada para adquirir im ˜ agenes espec- ´ trales de manera eficiente en una unica captura por medio de un elemento disper- ´ sivo y un detector compuesto por un arreglo de filtros opticos. En los sistemas CSI ´ es posible realizar multiples capturas utilizando distintos patrones de codificaci ´ on, ´ obteniendo una mejora en la reconstruccion de im ´ agenes con alto de nivel de de- ´ talles tanto espacial como espectralmente. Sin embargo, debido a que en SCCSI el patron de codificaci ´ on (arreglo de filtros ´ opticos) se encuentra directamente sobre ´ el detector, el uso de multiples patrones para diferentes tomas equivaldr ´ ía a utilizar un sensor diferente. Este proyecto extiende el concepto de SCCSI a un sistema de multiple captura mediante la rotaci ´ on del elemento dispersivo presente en la ar- ´ quitectura, de tal forma que la imagen espectral de entrada, una vez dispersada, sea codificada e integrada en diferentes regiones del detector, adquiriendo de esta manera nuevas proyecciones comprimidas de la escena en cada rotacion. Los ´ resultados de simulacion muestran que realizando cuatro capturas, es posible obte- ´ ner una ganancia de hasta 7 dB en PSNR frente a los resultados obtenidos con una unica captura. Adicionalmente, realizando cuatro capturas en SCCSI se obtiene una ´ ganancia de hasta 3 y 2 dB en PSNR frente a realizar cuatro y cinco capturas con la arquitectura CASSI (snapshot colored compressive spectral imager), respectivamente.PregradoIngeniero de SistemasCompressive spectral imaging (CSI) systems sense spatio-spectral scenes using sets of 2D coded projections. These systems rely on the theory of compressive sampling (CS), which establishes that certain signals can be recovered with high probability using far fewer samples from those dictated by Shannon-Nyquist theory. Using the coded projections, a CS reconstruction algorithm is then applied to reconstruct the underlying scene by solving an `1 minimization problem. The snapshot colored compressive spectral imager (SCCSI) is a new architecture that exploits the compression capabilities of CSI techniques and efficiently senses a spectral image using a single snapshot by means of a color-patterned FPA detector and a dispersive element. In CSI, different coding patterns are used for taking multiple snapshots, yielding improved reconstructions of spatially detailed and spectrally rich scenes. SCCSI however, does not admit multiple coding patterns since the pixelated tiling of optical filters is directly attached to the detector. This research work presents a variation of the SCCSI system admitting multiple measurement shots by rotating the dispersive element such that the dispersed spatio-spectral source is coded and integrated at different detector pixels on each rotation. This approach allows the acquisition of a different set of coded projections on each measurement shot. Simulations show that increasing the number of measurement snapshots results on improved reconstructions. More specifically, a gain up to 7 dB is obtained when results from four measurement shots are compared to the reconstruction from a single SCCSI snapshot. Furthermore, the proposed method provides better quality reconstructions with respect to similar CSI architectures. More specifically, a gain up to 3 dB is obtained when four measurement shots are compared to four snapshots of the coded aperture snapshot spectral imager (CASSI) and, up to 2 dB with respect to five CASSI snapshots.application/pdfspaUniversidad Industrial de SantanderFacultad de Ingenierías FisicomecánicasIngeniería de SistemasEscuela de Ingeniería de Sistemas e InformáticaImagenes EspectralesMuestreo CompresivoAdquisici ´ On Com- ´ Presiva De Imagenes EspectralesArreglos De Filtros ´ Opticos.Spectral ImagingCompressive SamplingCompressive Spectral ImagingColored Mosaic Fpa Detector-Based Architectures.Muestreo compresivo de imágenes multiespectrales con detectores basados en arreglos de filtros ópticos utilizando un elemento dispersivo rotatorioCompressive spectral imaging using multiple snapshot coloredmosaic detector measurements.Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceORIGINALCarta de autorización.pdfapplication/pdf159294https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/ddea0796-d543-4c18-86a8-ca6f3ad1d30e/download6819952f343d84f961e0a576d45fc052MD51Documento.pdfapplication/pdf12795020https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/f590c3f2-dc61-4a61-8d89-25190d576c0d/download84bc57f008569787c302414547ee7092MD52Nota de proyecto.pdfapplication/pdf799734https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/03f0d1c6-15cf-441d-a1ac-1fb6b754b0ba/download5794f617b12c42421b701cffd59b33a4MD5320.500.14071/32640oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/326402024-03-03 17:07:15.949http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/open.accesshttps://noesis.uis.edu.coDSpace at UISnoesis@uis.edu.co