Super resolution phase retrieval algorithm based on sparse priors
La recuperacion de la fase de alta resoluci ´ on RFAR es un problema matem ´ atico inverso presente en ´ imagenes ´ optica difractivas, el cual consiste en estimar una imagen de alta resoluci ´ on a partir de medidas sin fase de ´ baja resolucion. Esta tesis estudia RFAR en un sistema ´ optico de pa...
- Autores:
-
Bacca Quintero, Jorge Luis
- Tipo de recurso:
- http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Industrial de Santander
- Repositorio:
- Repositorio UIS
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/41702
- Palabra clave:
- Superresolución
Aperturas codificadas
Patrones difractivos codificados
Escases.
Super resolution phase retrieval
Coded diffraction patterns
Coded aperture
Sparsity priors.
- Rights
- License
- Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
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Superresolución Aperturas codificadas Patrones difractivos codificados Escases. Super resolution phase retrieval Coded diffraction patterns Coded aperture Sparsity priors. |
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La recuperacion de la fase de alta resoluci ´ on RFAR es un problema matem ´ atico inverso presente en ´ imagenes ´ optica difractivas, el cual consiste en estimar una imagen de alta resoluci ´ on a partir de medidas sin fase de ´ baja resolucion. Esta tesis estudia RFAR en un sistema ´ optico de patrones difractivos codificados, el cual introduce una ´ apertura codificada (AC) para modular la fase, permitiendo adquirir multiples proyecciones desde el mismo objeto. Esta tesis doctoral considera dos escenarios de superresolucion (i) computacional, donde las caracter ´ ísticas del sensor determinan la resolucion de la imagen recuperada, es decir, el tama ´ no de p ˜ íxel del sensor es menor que el del AC, y (ii) físico, donde la resolucion de la imagen est ´ a determinada por la resoluci ´ on de la AC, asumiendo que el tama ´ no˜ de píxel de AC es menor que la del sensor. Ademas, la estructura espacial de las AC puede dise ´ narse para mejorar ˜ la calidad de la estimacion por lo tanto se desarrollan diferentes estrategias de dise ´ no. Po otro lado, la literatura ˜ en algoritmos de recuperacion han demostrado que las formulaciones no convexas superan los m ´ etodos convexos, ´ requiriendo menos mediciones y complejidad computacional para recuperar la imagen. Sin embargo, la mayoría de los metodos no convexos se basan en una funci ´ on de p ´ erdida no suave y no incluyen informaci ´ on previa sobre la se ´ nal, ˜ como los escases. Por lo tanto, esta tesis estudia una funcion objetivo de m ´ ínimos cuadrados no convexos suavizada, donde se incluye algunos conocimientos previos sobre la senal, como escases, variaci ˜ on total y aprendizaje de los ´ datos. Los resultados de la simulacion muestran que los esquemas propuestos superan los m ´ etodos m ´ as avanzados en la reconstruccion de la imagen de alta resoluci ´ on. Esta tesis tambi ´ en muestra que la calidad de la reconstrucci ´ on´ utilizando AC disenada es superior a la de los conjuntos no dise ˜ nados. |
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Esta tesis doctoral considera dos escenarios de superresolucion (i) computacional, donde las caracter ´ ísticas del sensor determinan la resolucion de la imagen recuperada, es decir, el tama ´ no de p ˜ íxel del sensor es menor que el del AC, y (ii) físico, donde la resolucion de la imagen est ´ a determinada por la resoluci ´ on de la AC, asumiendo que el tama ´ no˜ de píxel de AC es menor que la del sensor. Ademas, la estructura espacial de las AC puede dise ´ narse para mejorar ˜ la calidad de la estimacion por lo tanto se desarrollan diferentes estrategias de dise ´ no. Po otro lado, la literatura ˜ en algoritmos de recuperacion han demostrado que las formulaciones no convexas superan los m ´ etodos convexos, ´ requiriendo menos mediciones y complejidad computacional para recuperar la imagen. Sin embargo, la mayoría de los metodos no convexos se basan en una funci ´ on de p ´ erdida no suave y no incluyen informaci ´ on previa sobre la se ´ nal, ˜ como los escases. Por lo tanto, esta tesis estudia una funcion objetivo de m ´ ínimos cuadrados no convexos suavizada, donde se incluye algunos conocimientos previos sobre la senal, como escases, variaci ˜ on total y aprendizaje de los ´ datos. Los resultados de la simulacion muestran que los esquemas propuestos superan los m ´ etodos m ´ as avanzados en la reconstruccion de la imagen de alta resoluci ´ on. Esta tesis tambi ´ en muestra que la calidad de la reconstrucci ´ on´ utilizando AC disenada es superior a la de los conjuntos no dise ˜ nados.DoctoradoDoctor en Ciencias de la ComputaciónSuper-resolution phase retrieval (SRPR) is an inverse problem that appears in diffractive optical imaging and consists in estimating a high resolution image from low-resolution phaseless measurements. This thesis studies SRPR under a setup known as coded diffraction patterns, which introduces a coded aperture (CA) as a phase modulator encoding the diffraction patterns, allowing several projections from the same object. This doctoral thesis considers two super-resolution scenarios (i) computational, where the sensor characteristics mainly govern the attainable resolution of the recovered image, i.e., the pixel size of the sensor is smaller than that of the CA, and (ii) physical, the attainable resolution of the image is determined by the resolution of CA, assuming that the pixel size of CA is smaller than sensor pixel size. Additionally, the spatial structure of the CA can be designed to improve the quality of the estimation. Therefore, different strategies to design this spatial distribution are developed. From the recovery point of view, recent literature has shown that the non-convex formulations overcome the convex methods, requiring fewer measurements and less computational complexity to retrieve the phase image. However, most non-convex methods are based on nonsmooth loss function, and they do not include prior information about the signal, such as sparsity. Therefore, this thesis studies a smoothed non-convex least-squares objective function, where some prior knowledge about the signal, such as sparsity, total-variation, and deep prior, is also included in the proposed formulation. Simulation results show that the proposed schemes overcome state-of-the-art methods in reconstructing the high-resolution image. This thesis alsoapplication/pdfspaUniversidad Industrial de SantanderFacultad de Ingenierías FisicomecánicasDoctorado en Ciencias de la ComputaciónEscuela de Ingeniería de Sistemas e InformáticaSuperresoluciónAperturas codificadasPatrones difractivos codificadosEscases.Super resolution phase retrievalCoded diffraction patternsCoded apertureSparsity priors.Super resolution phase retrieval algorithm based on sparse priorsSuper resolution phase retrieval algorithm based on sparse priors.Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Doctoradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceORIGINALCarta de autorización.pdfapplication/pdf114023https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/632ce6d6-ea3c-4fe9-9b5d-201c53083076/download19e7573785490eeadae23deb74157ff1MD51Documento.pdfapplication/pdf9511537https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/b8156949-0548-47ca-b0f9-061780c0cc48/download8e1e8e247a006501f4c7a2bb21ade574MD52Nota de proyecto.pdfapplication/pdf7722https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/b3367a86-afcf-4b52-9c40-0e76d6b5f358/downloadedd43c50aff0bef1303c9f808229a426MD5320.500.14071/41702oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/417022024-03-03 20:19:31.315http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/open.accesshttps://noesis.uis.edu.coDSpace at UISnoesis@uis.edu.co |