Métodos para reconstrução de imagens de tomografia da coroa solar baseados em compressive sensing

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Sousa, Daniele Dias
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Monografias da UnB
Texto Completo: https://bdm.unb.br/handle/10483/24051
Resumo: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, 2019.
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spelling Sousa, Daniele DiasSantilli, GiancarloMiosso, Cristiano JacquesSOUSA, Daniele Dias. Métodos para reconstrução de imagens de tomografia da coroa solar baseados em compressive sensing. 2019. xx, 62 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Aeroespacial)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019.https://bdm.unb.br/handle/10483/24051Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, 2019.A coroa solar é um grande mistério no mundo acadêmico, devido a sua composição em relação à superfície solar. Para estudar o comportamento da atividade solar várias técnicas foram utilizadas, dentre elas, a tomografia da coroa solar, a qual se destacou devido à natureza das ondas de emissão dessa área da atmosfera solar. Os métodos existentes na literatura para imageamento da coroa solar permitem imagens de qualidade limitada, em virtude dos números abaixo do critério de Shannon-Nyquist de projeções captadas pelos telescópios em posições relativas semelhantes com respeito ao sol. Neste contexto, este trabalho propõe avaliar o desempenho de técnicas de reconstrução que têm levado à melhora da qualidade objetiva em imagens de tomografia em aplicações médicas, e explorar sua possibilidade na aplicação da análise da coroa solar. A nova aplicação exige uma adaptação da forma das medidas de entrada dos algoritmos, e o trabalho avalia o desempenho das reconstruções de imagens da coroa solar utilizando esta adaptação. A metodologia utilizada se baseia no uso de Compressive Sensing com algoritmos de pré-filtragem, que estão entre as técnicas que resultam em melhor qualidade objetiva em problemas de imageamento médico. Para aplicação da pré-filtragem, no entanto, são exigidas medidas no domínio da frequência, enquanto que as medidas no caso de análise da coroa solar estão inicialmente no domínio de Radon. Portanto, o método proposto neste trabalho inicia com uma estimação de medidas no domínio de Fourier a partir das medidas de Radon. Considerando o uso subsequente em algoritmos de otimização, são calculadas as medidas aproximadas em uma malha cartesiana, que possibilitam o uso de transformadas rápidas de Fourier. Em seguida, são aplicadas as técnicas de pré-filtragem propriamente ditas, que consistem na reconstrução de versões filtradas da imagem desejada, com uso de filtros que permitam a esparsificação das imagens. Após reconstrução das imagens filtradas explorando essa esparsidade, usando Compressive Sensing, uma etapa de composição espectral permite a obtenção da imagem da coroa solar. Os resultados obtidos apresentam uma melhora tanto na relação sinal-ruído (SNR) quanto no índice de similaridade estrutural (SSIM), quando comparados com o método tradicional de retroprojeção filtrada. De fato, com a retroprojeção filtrada a SNR da imagem reconstruída varia de 1.8 dB até 37.1 dB, quando o número de projeções de entrada varia de 50 a 500, enquanto que com o método proposto, a SNR varia de 44.0 dB até 57.0 dB, para os mesmos números de projeções. Além disso, mesmo com 1000 projeções a SNR obtida com retroprojeção filtrada (40.1 dB) fica abaixo da obtida com 500 projeções usando o método proposto (57.0 dB). Já no caso da segunda métrica de qualidade, observamos que com a retroprojeção filtrada o uso de 500 projeções resulta em uma SSIM de 0.16, enquanto que o método proposto resulta em uma SSIM de 0.56. Estes resultados sugerem que Compressive Sensing com pré-filtragem permite uma melhora em relação à técnica de pré-filtragem para imageamento da coroa solar, analogamente à melhora observada nos últimos anos em problemas de imageamento médico. Na próxima etapa da pesquisa, será feita uma análise estatística destes resultados, com base em um número maior de imagens de teste.Submitted by Débora Macêdo Carneiro (deboracarneiro@bce.unb.br) on 2020-05-13T22:26:47Z No. of bitstreams: 1 2019_DanieleDias_tcc.pdf: 2981885 bytes, checksum: 6b06655fe63cf0bce64d526c1dc342f8 (MD5)Approved for entry into archive by Luanna Maia (luanna@bce.unb.br) on 2020-05-19T23:07:57Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2019_DanieleDias_tcc.pdf: 2981885 bytes, checksum: 6b06655fe63cf0bce64d526c1dc342f8 (MD5)Made available in DSpace on 2020-05-19T23:07:57Z (GMT). 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The new application requires an adaptation of the shape of the algorithm input measurements, and the work evaluates the performance of solar corona image reconstructions using this adaptation. The methodology used is based on the use of Compressive Sensing with prefiltering algorithms, which are among the techniques that result in better objective quality in medical imaging problems. For pre-filtering application, however, frequency domain measurements are required, while measurements in the case of solar corona analysis are initially in the Radon domain. Therefore, the method proposed in this paper starts with an estimation of Fourier domain measurements from Radon measurements. Considering the subsequent use in optimization algorithms, the approximate measurements in a Cartesian mesh are calculated, which allow the use of fast Fourier transforms. Then, the proper prefiltration techniques are applied, which consists in the reconstruction of filtered versions of the desired image, using filters that allow the sparsification of the images. After reconstructing the filtered images by exploiting this sparsity, using Compressive Sensing, a spectral compositing step allows the image of the solar corona to be obtained. The results show an improvement in both signal-to-noise ratio (SNR) and structural similarity index (SSIM) when compared to the traditional filtered rear projection method. In fact, with the SNR filtered rear projection of the reconstructed image ranges from 1.8 dB to 37.1 dB, when the number of input projections ranges from 50 to 500, while with the proposed method the SNR ranges from 44.0 dB to 57.0 dB, for the same projection numbers. Moreover, even with 1000 projections the SNR obtained with filtered back projection (40.1 dB) is below that obtained with 500 projections using the proposed method (57.0 dB). In the case of the second quality metric, we observed that with the filtered rear projection, the use of 500 projections results in SSIM of 0.16, while the proposed method results in SSIM of 0.56. These results suggest that Compressive Sensing with prefiltering allows an improvement over the prefiltering technique for solar corona imaging, similar to the improvement seen in recent years in medical imaging problems. In the next step of the research, a statistical analysis of these results will be made, based on a larger number of test images.A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar meu trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta.info:eu-repo/semantics/openAccessTomografia computadorizadaProcessamento de imagens - técnicas digitaisMétodos para reconstrução de imagens de tomografia da coroa solar baseados em compressive sensinginfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis2020-05-19T23:07:57Z2020-05-19T23:07:57Z2019-11-13porreponame:Biblioteca Digital de Monografias da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNBLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain1817http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/24051/2/license.txt21554873e56ad8ddc69c092699b98f95MD52ORIGINAL2019_DanieleDias_tcc.pdf2019_DanieleDias_tcc.pdfapplication/pdf2981885http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/24051/1/2019_DanieleDias_tcc.pdf6b06655fe63cf0bce64d526c1dc342f8MD5110483/240512020-05-19 20:07:57.968oai:bdm.unb.br:10483/24051w4kgbmVjZXNzw6FyaW8gY29uY29yZGFyIGNvbSBhIGxpY2Vuw6dhIGRlIGRpc3RyaWJ1acOnw6NvIG7Do28tZXhjbHVzaXZhLAphbnRlcyBxdWUgbyBkb2N1bWVudG8gcG9zc2EgYXBhcmVjZXIgbmEgQmlibGlvdGVjYSBEaWdpdGFsIGRhIFByb2R1w6fDo28gCkRpc2NlbnRlIGRhIFVuaXZlcnNpZGFkZSBkZSBCcmFzw61saWEuIFBvciBmYXZvciwgbGVpYSBhCmxpY2Vuw6dhIGF0ZW50YW1lbnRlLiBDYXNvIG5lY2Vzc2l0ZSBkZSBhbGd1bSBlc2NsYXJlY2ltZW50byBlbnRyZSBlbQpjb250YXRvIGF0cmF2w6lzIGRlOiBiZG1AYmNlLnVuYi5iciBvdSAzMTA3LTI2ODcuCgpMSUNFTsOHQSBERSBESVNUUklCVUnDh8ODTyBOw4NPLUVYQ0xVU0lWQQoKQW8gYXNzaW5hciBlIGVudHJlZ2FyIGVzdGEgbGljZW7Dp2EsIG8vYSBTci4vU3JhLiAoYXV0b3Igb3UgZGV0ZW50b3IgZG9zCmRpcmVpdG9zIGRlIGF1dG9yKToKCmEpIENvbmNlZGUgw6AgVW5pdmVyc2lkYWRlIGRlIEJyYXPDrWxpYSBvIGRpcmVpdG8gbsOjby1leGNsdXNpdm8gZGUKcmVwcm9kdXppciwgY29udmVydGVyIChjb21vIGRlZmluaWRvIGFiYWl4byksIGNvbXVuaWNhciBlL291CmRpc3RyaWJ1aXIgbyBkb2N1bWVudG8gZW50cmVndWUgKGluY2x1aW5kbyBvIHJlc3Vtby9hYnN0cmFjdCkgZW0KZm9ybWF0byBkaWdpdGFsIG91IGltcHJlc3NvIGUgZW0gcXVhbHF1ZXIgbWVpby4KCmIpIERlY2xhcmEgcXVlIG8gZG9jdW1lbnRvIGVudHJlZ3VlIMOpIHNldSB0cmFiYWxobyBvcmlnaW5hbCwgZSBxdWUKZGV0w6ltIG8gZGlyZWl0byBkZSBjb25jZWRlciBvcyBkaXJlaXRvcyBjb250aWRvcyBuZXN0YSBsaWNlbsOnYS4gRGVjbGFyYQp0YW1iw6ltIHF1ZSBhIGVudHJlZ2EgZG8gZG9jdW1lbnRvIG7Do28gaW5mcmluZ2UsIHRhbnRvIHF1YW50byBsaGUgw6kKcG9zc8OtdmVsIHNhYmVyLCBvcyBkaXJlaXRvcyBkZSBxdWFscXVlciBvdXRyYSBwZXNzb2Egb3UgZW50aWRhZGUuCgpjKSBTZSBvIGRvY3VtZW50byBlbnRyZWd1ZSBjb250w6ltIG1hdGVyaWFsIGRvIHF1YWwgbsOjbyBkZXTDqW0gb3MKZGlyZWl0b3MgZGUgYXV0b3IsIGRlY2xhcmEgcXVlIG9idGV2ZSBhdXRvcml6YcOnw6NvIGRvIGRldGVudG9yIGRvcwpkaXJlaXRvcyBkZSBhdXRvciBwYXJhIGNvbmNlZGVyIMOgIFVuaXZlcnNpZGFkZSBkZSBCcmFzw61saWEgb3MgZGlyZWl0b3MKcmVxdWVyaWRvcyBwb3IgZXN0YSBsaWNlbsOnYSwgZSBxdWUgZXNzZSBtYXRlcmlhbCBjdWpvcyBkaXJlaXRvcyBzw6NvIGRlCnRlcmNlaXJvcyBlc3TDoSBjbGFyYW1lbnRlIGlkZW50aWZpY2FkbyBlIHJlY29uaGVjaWRvIG5vIHRleHRvIG91CmNvbnRlw7pkbyBkbyBkb2N1bWVudG8gZW50cmVndWUuCgpTZSBvIGRvY3VtZW50byBlbnRyZWd1ZSDDqSBiYXNlYWRvIGVtIHRyYWJhbGhvIGZpbmFuY2lhZG8gb3UgYXBvaWFkbwpwb3Igb3V0cmEgaW5zdGl0dWnDp8OjbyBxdWUgbsOjbyBhIFVuaXZlcnNpZGFkZSBkZSBCcmFzw61saWEsIGRlY2xhcmEgcXVlCmN1bXByaXUgcXVhaXNxdWVyIG9icmlnYcOnw7VlcyBleGlnaWRhcyBwZWxvIHJlc3BlY3Rpdm8gY29udHJhdG8gb3UKYWNvcmRvLgoKQSBVbml2ZXJzaWRhZGUgZGUgQnJhc8OtbGlhIGlkZW50aWZpY2Fyw6EgY2xhcmFtZW50ZSBvKHMpIHNldSAocykgbm9tZSAocykKY29tbyBvIChzKSBhdXRvciAoZXMpIG91IGRldGVudG9yIChlcykgZG9zIGRpcmVpdG9zIGRvIGRvY3VtZW50bwplbnRyZWd1ZSwgZSBuw6NvIGZhcsOhIHF1YWxxdWVyIGFsdGVyYcOnw6NvLCBwYXJhIGFsw6ltIGRhcyBwZXJtaXRpZGFzIHBvcgplc3RhIGxpY2Vuw6dhLgo=Biblioteca Digital de Monografiahttps://bdm.unb.br/PUBhttp://bdm.unb.br/oai/requestbdm@bce.unb.br||patricia@bce.unb.bropendoar:115712020-05-19T23:07:57Biblioteca Digital de Monografias da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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