SinglePixelSP And ComputedTomographyCT X Ray

Single-Pixel Camera
Single-Pixel Optical Sensing Architecture
Computed Tomography

Single-Pixel and Computed Tomography X-Ray
Tratamiento de Imagenes

Javier Alejandro P´
erez Fernandez

Febrero 6, 2015

Universidad Industrial de Santander - UIS
Javier Alejandro P´
erez Fernandez

Single-Pixel and Computed Tomography X-Ray

Single-Pixel Camera
Single-Pixel Optical Sensing Architecture
ComputedTomography

Descripci´
on

Single-Pixel Camera: Descripci´on
La c´amara de unico p´ıxel ha sido desarrollada en la Universidad de
Rice. Es un ejemplo de c´
omo la compresi´
on de detecci´on permite
que nos movamos de paradigma de ’Procesamiento de Se˜
nal
Digital’ (DSP) al paradigma ’Computational Signal Processing’
(CSP).

Javier Alejandro P´
erez Fernandez

Single-Pixel and Computed TomographyX-Ray

Single-Pixel Camera
Single-Pixel Optical Sensing Architecture
Computed Tomography

Descripci´
on

Single-Pixel Camera: Ejemplos de captura

Javier Alejandro P´
erez Fernandez

Single-Pixel and Computed Tomography X-Ray

Single-Pixel Camera
Single-Pixel Optical Sensing Architecture
Computed Tomography

Descripci´
on

Single-Pixel Camera: DMD
Digital Micromirror Device(DMD). La DMD consisteen un arreglo
de micro-espejos controlados electrost´aticamente . Cada espejo
puede ser posicionado en uno de dos estados (+/- 12 grados). Luz
ser´a recogida por la lente posterior si el espejo est´a en el estado 12
grados.

Javier Alejandro P´
erez Fernandez

Single-Pixel and Computed Tomography X-Ray

Single-Pixel Camera
Single-Pixel Optical Sensing Architecture
Computed Tomography

ImagenesHiperespectrales
Compressive Sensing(CS)
SPHIS

Single-Pixel Optical Sensing Architecture: Resumen
Los sistemas de sensado de im´agenes espectrales (CSI) capturan
informaci´on tridimensional (3D) de una escena usando mediciones
codificadas en dos dimensiones (2D).
Descripci´on
Se propone una arquitectura ´
optica de sensado compresivo que
utiliza un u
´nico pixel como detector para la captura yreconstrucci´on de im´agenes hiperespectrales. Esta arquitectura
´optica depende del uso de m´
ultiples capturas de im´agenes
procesadas por medio de dos aperturas codificadas que var´ıan en
cada toma, y un elemento de dispersi´
on.[1]

Javier Alejandro P´
erez Fernandez

Single-Pixel and Computed Tomography X-Ray

Single-Pixel Camera
Single-Pixel Optical Sensing Architecture
Computed TomographyImagenes Hiperespectrales
Compressive Sensing(CS)
SPHIS

Imagenes Hiperespectrales

Descripci´on
Las im´agenes hiperespectrales consisten en una gran cantidad de la
informaci´on espacial a trav´es de una multitud de longitudes de
onda. Los sensores Im´agenes hiperespectrales tradicionales
escanean zonas espaciales adyacentes de una escena y combinar los
resultados parciales para construir un cubo 3Dde datos
espacio-espectral.
Javier Alejandro P´
erez Fernandez

Single-Pixel and Computed Tomography X-Ray

Single-Pixel Camera
Single-Pixel Optical Sensing Architecture
Computed Tomography

Imagenes Hiperespectrales
Compressive Sensing(CS)
SPHIS

Compressive Sensing(CS)
Ha permitido lograr el muestreo tasas inferiores a las establecidas
por criterio el Nyquist, de tal manera que una se˜
nal dehiperespectral puede ser detectada mediante el uso de un n´
umero
de muestras proporcional al n´
umero de elementos distintos de cero
de la se˜
nal subyacente.
CS hacia Imagenes Hiperespectrales
La Imagen Hiperespectral F ∈ RM ×N ×L o en su representacion
vectorial f ∈ RM N L es S sparse en alguna base Ψ, si f = Ψθ
puede ser aproximado por una combinacion lineal de S vectores de
Ψ con S MNL Aqu´ı,M×N representan las dimensiones
espaciales y L la profundidad espectral de la imagen hiperespectral.

Javier Alejandro P´
erez Fernandez

Single-Pixel and Computed Tomography X-Ray

Single-Pixel Camera
Single-Pixel Optical Sensing Architecture
Computed Tomography

Imagenes Hiperespectrales
Compressive Sensing(CS)
SPHIS

Compressive Sensing(CS)

Diversas arquitecturas ´
opticas han propuesto...