A quantitative and qualitative performance analysis of compressive spectral imagers
| dc.contributor.author | Medina Rojas, Ferley | spa |
| dc.contributor.author | Arguello Fuentes, Henry | spa |
| dc.contributor.author | Gómez Santamaía, Cristina | spa |
| dc.date | 2017-04-01 | |
| dc.date.accessioned | 2019-09-19T21:45:05Z | |
| dc.date.available | 2019-09-19T21:45:05Z | |
| dc.description | Context: Spectral images (SI) contain spatial-spectral information about a scene arranging in a data cube, which often comprises a significant amount of data. However, traditional (SI) systems acquire data ignoring the high correlation between the measurements and the samples are redundant. Compressive spectral imaging systems compress spectral data in the acquisition step, so it allows reducing redundancy and the data amount. Recently, several spectral imaging systems have become available, providing new functionality for users and opening up the field to a wide array of new applications. For instance, the CASSI, SCSI, SSCS, and HYCA systems are four of the most outstanding systems.Methods: Some review works have provided comprehensive surveys of the available technologies and have shown how the new capabilities of spectral imaging approaches can be utilized. However, selecting a specific architecture requires a quantitative and qualitative comparison of these systems in the same scenarios.Results: This paper analyzes the qualitative and quantitative performance of these four compressive spectral imaging systems to evaluate them in the same scenarios. For that, the architectures are modeled as a system of linear equations; then, image reconstructions are accomplished through the same optimization approach, transmittance, coded aperture, and shot numbers.Conclusion: Results show that the performance of the SSCSI system attains better quality reconstruction in terms of PSNR. | en-US |
| dc.description | Contexto: Las imágenes espectrales (SI) contienen información espacio-espectral acerca de una escena disponible en un cubo de datos que usualmente comprende una cantidad significativa de éstos. Los sistemas tradicionales de (SI) adquieren datos redundantes ignorando la alta correlación entre las mediciones y las muestras redundantes. Los sistemas de compresión de imágenes espectrales comprimen los datos espectrales en la etapa de adquisición, lo que permite reducir la cantidad de datos y la redundancia. Actualmente, existen varios sistemas de imágenes espectrales disponibles que proporcionan nuevas funciones para los usuarios y abren un amplio campo de nuevas aplicaciones. Por ejemplo, los sistemas de CASSI, SCSI, SSCS, y HYCA son cuatro de los más destacados.Método: La revisión de algunos trabajos provee amplios estudios de tecnologías disponibles y muestra cómo se pueden utilizar las nuevas capacidades de los enfoques de formación de imágenes espectrales. Sin embargo, para la selección de una arquitectura específica se requiere una comparación cuantitativa y cualitativa de estos sistemas en los mismos escenarios.Resultados: En este trabajo se analiza el rendimiento cualitativo y cuantitativo de estos cuatro sistemas de compresión de imágenes espectrales para evaluarlos en los mismos escenarios. Para ello, cada arquitectura se modela como un sistema de ecuaciones lineales y el proceso de reconstrucción de las imágenes se logra con el mismo enfoque de optimización transmitancia, código de apertura y número de proyecciones.Conclusión: Se muestra que el sistema SSCSI alcanza el mejor rendimiento en la reconstrucción con el valor más alto PSNR. | es-ES |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.format | text/html | |
| dc.identifier | https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/Tecnura/article/view/10943 | |
| dc.identifier | 10.14483/udistrital.jour.tecnura.2017.2.a04 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11349/20955 | |
| dc.language | eng | |
| dc.publisher | Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Colombia | es-ES |
| dc.relation | https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/Tecnura/article/view/10943/12739 | |
| dc.relation | https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/Tecnura/article/view/10943/12803 | |
| dc.rights | Derechos de autor 2017 Revista Tecnura | es-ES |
| dc.source | Tecnura Journal; Vol 21 No 52 (2017): April - June; 53-67 | en-US |
| dc.source | Tecnura; Vol. 21 Núm. 52 (2017): Abril - Junio; 53-67 | es-ES |
| dc.source | 2248-7638 | |
| dc.source | 0123-921X | |
| dc.subject | Sampling matrix | en-US |
| dc.subject | compressive sampling architectures | en-US |
| dc.subject | spectral image | en-US |
| dc.subject | Matriz de muestreo | es-ES |
| dc.subject | arquitecturas de muestreo compresivo | es-ES |
| dc.subject | imágenes espectrales | es-ES |
| dc.title | A quantitative and qualitative performance analysis of compressive spectral imagers | en-US |
| dc.title | Una comparación cuantitativa y cualitativa de análisis de rendimiento de las cámaras espectrales compresiva | es-ES |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/article | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |