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Artículo

Recovering spectral images from compressive measurements using designed coded apertures and Matrix Completion TheoryRecuperación de imágenes espectrales de mediciones de compresión utilizando aperturas codificadas diseñadas y la teoría de compleción de matriz

Resumen

Introducción: La imagen espectral de compresión (CSI) captura información espectral en varias ubicaciones espaciales de una imagen espectral con pocas proyecciones comprimidas. Tradicionalmente, la escena original se recupera asumiendo escasez en alguna base de representación conocida. Por el contrario, las técnicas de compleción de matrices (MC) se basan en una estructura de rango bajo que evita el uso de cualquier base de representación conocida. El generador de imágenes espectrales de instantáneas de apertura codificada (CASSI) es una arquitectura óptica CSI que modula la luz utilizando una apertura codificada con un patrón que determina la calidad de la reconstrucción. El objetivo de este artículo es diseñar patrones de apertura codificados óptimos cuando se utiliza MC para recuperar una escena espectral a partir de mediciones CASSI. Metodología: Los patrones se logran maximizando la distancia entre los elementos translúcidos, que se convierten en medidas más precisas dadas las limitaciones de MC. Resultados: Las simulaciones de diferentes bases de datos muestran una mejora promedio de 1 a 9 dBs cuando se utilizan los patrones diseñados en comparación con los patrones aleatorios y complementarios convencionales. Discusión y conclusiones: El enfoque propuesto resuelve un problema de optimización de enteros con una complejidad que comúnmente es NP-hard pero que puede reducirse con la relajación adecuada. Por último, se presenta un método alternativo eficaz que utiliza patrones de apertura codificados para MC para resolver el problema de imágenes espectrales de compresión inversa. para que MC resuelva el problema de imágenes espectrales compresivas inversas. Las simulaciones de diferentes bases de datos muestran una mejora promedio de 1 a 9 dB cuando se utilizan los patrones diseñados en comparación con los patrones aleatorios y complementarios convencionales. Discusión y conclusiones: El enfoque propuesto resuelve un problema de optimización de enteros con una complejidad que comúnmente es NP-hard pero que puede reducirse con la relajación adecuada. Por último, se presenta un método alternativo eficaz que utiliza patrones de apertura codificados para MC para resolver el problema de imágenes espectrales de compresión inversa. para que MC resuelva el problema de imágenes espectrales compresivas inversas. Las simulaciones de diferentes bases de datos muestran una mejora promedio de 1 a 9 dB cuando se utilizan los patrones diseñados en comparación con los patrones aleatorios y complementarios convencionales. Discusión y conclusiones: El enfoque propuesto resuelve un problema de optimización de enteros con una complejidad que comúnmente es NP-hard pero que puede reducirse con la relajación adecuada. Por último, se presenta un método alternativo eficaz que utiliza patrones de apertura codificados para MC para resolver el problema de imágenes espectrales de compresión inversa. para que MC resuelva el problema de imágenes espectrales compresivas inversas. Se presenta un método alternativo eficaz que utiliza patrones de apertura codificados para MC para resolver el problema de imágenes espectrales de compresión inversa. para que MC resuelva el problema de imágenes espectrales compresivas inversas. Se presenta un método alternativo eficaz que utiliza patrones de apertura codificados para MC para resolver el problema de imágenes espectrales de compresión inversa. para que MC resuelva el problema de imágenes espectrales compresivas inversas.

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Información del documento

  • Titulo:Recovering spectral images from compressive measurements using designed coded apertures and Matrix Completion Theory
  • Autor:Arguello Fuentes, Henry; Gelvez, Tatiana; Rueda, Hoover
  • Tipo:Artículo
  • Año:2017
  • Idioma:Inglés
  • Editor:Pontificia Universidad Javeriana
  • Materias:Formación de las imágenes Análisis espectral
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