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Disertación de Maestría
DOI
10.11606/D.45.2012.tde-02102012-162650
Documento
Autor
Nombre completo
Boris Chullo Llave
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 2012
Director
Tribunal
Birgin, Ernesto Julian Goldberg (Presidente)
Bueno, Luis Felipe Cesar da Rocha
Hashimoto, Ronaldo Fumio
Título en portugués
Aplicação do método do Gradiente Espectral Projetado ao problema de Compressive Sensing
Palabras clave en portugués
Compressive Sensing
Gradiente Espectral Projetado.
Otimização Contínua
Processamento de Imagens
Resumen en portugués
A teoria de Compressive Sensing proporciona uma nova estratégia de aquisição e recuperação de dados com bons resultados na área de processamento de imagens. Esta teoria garante recuperar um sinal com alta probabilidade a partir de uma taxa reduzida de amostragem por debaixo do limite de Nyquist-Shanon. O problema de recuperar o sinal original a partir das amostras consiste em resolver um problema de otimização. O método de Gradiente Espectral Projetado é um método para minimizar funções suaves em conjuntos convexos que tem sido aplicado com frequência ao problema de recuperar o sinal original a partir do sinal amostrado. Este trabalho dedica-se ao estudo da aplicação do Método do Gradiente Espectral Projetado ao problema de Compressive Sensing.
Título en inglés
Applications of the Spectral Prjected Gradient for Compressive Sensing theory
Palabras clave en inglés
Compressive Sensing
Continuous Optimization
Image Processing
Spectral Projected Gradient.
Resumen en inglés
The theory of compressive sensing has provided a new acquisition strategy and data recovery with good results in the image processing area. This theory guarantees to recover a signal with high probability from a reduced sampling rate below the Nyquist-Shannon limit. The problem of recovering the original signal from the samples consists in solving an optimization problem. The Spectral Projected Gradient (SPG) is a method to minimize continuous functions over convex sets which often has been applied to the problem of recovering the original signal from sampled signals. This work is dedicated to the study and application of the Spectral Projected Gradient method to Compressive Sensing problems.
 
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bcllave.pdf (9.83 Mbytes)
Fecha de Publicación
2012-10-18
 
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