Las imágenes hiperespectrales son un arreglo de imágenes tomadas en diferentes frecuencias del espectro electromagnético. En la actualidad esta técnica es usada en la medicina y geociencias con diferentes aplicaciones. El sensado compreso es una nueva técnica de sensado que permite capturar una señal con un número de muestras por debajo del criterio de Nyquist. Esta técnica se destaca porque comprime la señal bajo análisis al mismo tiempo que se realiza un proceso de muestreo. Una arquitectura óptica llamada CASSI (por sus siglas en inglés, Coded Aperture Snapshot Spectral Imaging) permite implementar el proceso de sensado compreso para imágenes hiperespectrales. Este proyecto de investigación propone el diseño y desarrollo de un sistema de sensado adaptativo compreso basado en la arquitectura óptica para sensado compreso de imágenes hiperespectrales (CASSI). Específicamente se realiza el diseño de un conjunto de mascaras litográficas o aperturas codificadas para ser empleadas dentro en el proceso de medida adaptativo dentro del sistema CASSI.
Implementar un sistema de sensado adaptativo compreso para imágenes hiperespectrales usando la arquitectura óptica para sensado compreso de imágenes hiperespectrales (CASSI).
Realizar el diseño de un conjunto de aperturas codificadas para ser utilizadas durante la implementación del sistema de sensado adaptativo compreso para imágenes hiperespectrales.
Modelar matemáticamente el proceso de sensado adaptativo compreso con respecto a la arquitectura óptica para el sensado compreso de imágenes hiperespectrales (CASSI).
Desarrollar algoritmos de sensado adaptativo compreso para imágenes hiperespectrales aplicado a la arquitectura óptica para el sensado compreso de imágenes hiperespectrales (CASSI).
Comparar la calidad de las imágenes reconstruidas por el sistema adaptativo implementado respecto a sistema no adaptativo.