scholarly journals Further compression of focal plane array in compressive spectral imaging architectures

Tecnura ◽  
2017 ◽  
Vol 21 (52) ◽  
pp. 45 ◽  
Author(s):  
Jeison Marín Alfonso ◽  
Leonardo Betancur Agudelo ◽  
Henry Arguello Fuentes

Contexto: Las imágenes híper-espectrales 3D de alta resolución pueden ser capturadas en una imagen 2D mediante técnicas basadas en “sensado compresivo” (compressive sensing, en inglés). Entre estas técnicas, hay una denominada Compressive Spectral Imaging (CSI), de la cual se han propuesto diversas arquitecturas en los últimos ocho años. Una cámara óptica especialmente diseñada captura la información espacio-espectral de la escena e imprime proyecciones en un plano focal 2D (Focal Plane Array, FPA). Estas muestras se pueden transmitir o almacenar; luego la imagen original puede ser reconstruida usando comúnmente un algoritmo de optimización de la norma . El tamaño en bytes del FPA es menor que la imagen original, y éste por lo tanto puede ser considerado una versión comprimida en 2D de la imagen original en 3D.Objetivo: Realizar una compresión adicional del FPA para cuatro arquitecturas CSI, para incrementar las velocidades de transmisión o disminuir tamaños de almacenamiento.Método: En este trabajo se presentan los resultados de esta compresión adicional usando la codificación aritmética y se propone una transformación inversa que se aplica al FPA con base en la estructura de los filtros ópticos y los códigos de apertura de las cámaras usadas en CSI, lo cual permite aumentar su factor de compresión.Resultados: Los resultados muestran que el factor de compresión aumenta entre 1 y 2 puntos en tres de las arquitecturas.Conclusiones: A pesar de que hay pérdidas de datos en el proceso de transformación-cuantificación-compresión-descompresión del FPA, para cada arquitectura CSI usada, la calidad del cubo de datos posteriormente reconstruido expresada en el PSNR entre la imagen original y la reconstruida, no difiere significativamente de la versión original.

2017 ◽  
Author(s):  
Chenhui Huang ◽  
Tomo Tanaka ◽  
Sota Kagami ◽  
Yoshiki Ninomiya ◽  
Masahiro Kakuda ◽  
...  

1999 ◽  
Author(s):  
A. Goldberg ◽  
S. Wang ◽  
M. Sundaram ◽  
P. Uppal ◽  
M. Winn ◽  
...  

2001 ◽  
Author(s):  
A. Goldberg ◽  
T. Fischer ◽  
S. Kennerly ◽  
S. Wang ◽  
M. Sundaram

1991 ◽  
Author(s):  
A. Register ◽  
A. Henshaw

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