Deep learning para la super-resolución del campo de luz

"El objetivo principal de esta monografía es desarrollar una red neuronal capaz de reconstruir a partir de imágenes de campo de luz los objetos tridimensionales que inicialmente originaron dichas imágenes. El microscopio de campo de luz captura simultáneamente la información de todos los planos de un objeto tridimensional gracias a un arreglo de microlentes que se posiciona antes de la cámara del microscopio. Estos microlentes transforman la información de los planos del objeto a un espacio de 4 dimensiones, conocido como campo de luz, que luego es almacenado por la cámara en una imagen bidimensional. El único inconveniente que presenta el microscopio es la necesidad de implementar algún tipo de algoritmo computacional para desencriptar la información de la imagen de campo de luz y reconstruir el objeto tridimensional." -- Tomado del Formato de Documento de Grado.

• Autores: Marín Jiménez, Nathan Mateo
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2018
• Institución: Universidad de los Andes
• Repositorio: Séneca: repositorio Uniandes
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/39347
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/1992/39347
• Palabra clave: Microscopia; Microlentes; Aprendizaje automático (Inteligencia artificial); Redes neurales (Computadores); Algoritmos (Computadores); Procesamiento de imágenes; Física
• Rights: openAccess
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/