| dc.contributor | Torres-Inostroza, Sergio | |
| dc.contributor | Universidad de Concepción | |
| dc.creator | Pezoa-Núñez, Jorge Edgardo | |
| dc.date | 2017-03-27T16:54:17Z | |
| dc.date | 2022-08-17T18:35:06Z | |
| dc.date | 2017-03-27T16:54:17Z | |
| dc.date | 2022-08-17T18:35:06Z | |
| dc.date | 2002 | |
| dc.date.accessioned | 2023-08-21T22:54:03Z | |
| dc.date.available | 2023-08-21T22:54:03Z | |
| dc.identifier | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/ | |
| dc.identifier | https://hdl.handle.net/10533/179528 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8292412 | |
| dc.description | En este trabajo se presenta un método recursivo para la estimación de las
variables de estado de un arreglo de fotodetectores infrarrojos (IR-FPA), algoritmo
que resulta ser un estimador óptimo y además, computacionalmente eficiente.
Utilizando las variables de estado estimadas puede realizarse la corrección de las
imágenes adquiridas con los sensores IR-FPA, ya que debido a la naturaleza del
arreglo de fotodetectores infrarrojos, las imágenes capturadas presentan un patrón
de ruido no uniforme que está superpuesto a la imagen real, y que hace que el
desempeño completo del sistema de detección se degrade. La técnica desarrollada
se basa en modelar el sistema como un proceso aleatorio del tipo Gauss-Markov y
realizar la estimación de las variables de estado mediante un ifitro Kalman en su
forma de la matriz de covarianza inversa. La justificación para utilizar esta verSión
alternativa del filtro es que se ajusta de forma natural tanto a la dinámica
del proceso como al desbalance existente entre la cantidad de observaciones y las
variables de estado, lo que permite realizar, además de la estimación óptima de las
variables de estado, una reducción considerable en el tiempo de cálculo asociado,
haciendo a esta aproximación ser, computacionalmente, mucho más eficiente que
el filtro tradicional. Además de la derivación del filtro y su evaluación teórica, se
implementa éste en software y se somete a pruebas de simulación, para verificar
su comportamiento ante ruido espacial artificialmente generado sobre imágenes
infrarrojas. Luego se evalúa su desempeño ante datos reales que presentan ruido
en las imágenes. Los índices de mérito tradicionalmente utilizados en la literatura
especializada son utilizados para medir la calidad de corrección del filtro, y se aplica
también un nuevo índice de mérito de calidad de imágenes que recientemente
ha sido publicado. La eficacia de cálculo del algoritmo se compara con el filtro
Kalman tradicional y su velocidad de operación se compara también con otras
técnicas. Finalmente, y debido a las incertezas existentes en el modelo de trabajo
se propone e implementa un algoritmo de filtraje adaptivo basado en un esquema
de procesamiento paralelo. | |
| dc.description | PFCHA-Becas | |
| dc.description | Magister en Ciencias de la Ingeniería Mención Ingeniería Eléctrica | |
| dc.description | 105p. | |
| dc.description | PFCHA-Becas | |
| dc.description | TERMINADA | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | spa | |
| dc.relation | instname: Conicyt | |
| dc.relation | reponame: Repositorio Digital RI2.0 | |
| dc.relation | instname: Conicyt | |
| dc.relation | reponame: Repositorio Digital RI2.0 | |
| dc.relation | handle/10533/108040 | |
| dc.relation | info:eu-repo/grantAgreement/PFCHA-Becas/24040052 | |
| dc.relation | info:eu-repo/semantics/dataset/hdl.handle.net/10533/93488 | |
| dc.rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Chile | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.title | Corrección en tiempo real de ruido espacial en sensores infrarrojos usando la forma de covarianza inversa del filtro kalman. | |
| dc.type | Tesis Magíster | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | |
| dc.type | Tesis | |
| dc.coverage | Concepción | |
