Side Information in Coded Aperture Compressive Spectral Imaging

Coded aperture compressive spectral imagers sense a three-dimensional cube by using two-dimensional projections of the coded and spectrally dispersed source. These imagers systems often rely on FPA detectors, SLMs, micromirror devices (DMDs), and dispersive elements. The use of the DMDs to implement the coded apertures facilitates the capture of multiple projections, each admitting a different coded aperture pattern. The DMD allows not only to collect the sufficient number of measurements for spectrally rich scenes or very detailed spatial scenes but to design the spatial structure of the coded apertures to maximize the information content on the compressive measurements. Although sparsity is the only signal characteristic usually assumed for reconstruction in compressing sensing, other forms of prior information such as side information have been included as a way to improve the quality of the reconstructions. This paper presents the coded aperture design in a compressive spectral imager with side information in the form of RGB images of the scene. The use of RGB images as side information of the compressive sensing architecture has two main advantages: the RGB is not only used to improve the reconstruction quality but to optimally design the coded apertures for the sensing process. The coded aperture design is based on the RGB scene and thus the coded aperture structure exploits key features such as scene edges. Real reconstructions of noisy compressed measurements demonstrate the benefit of the designed coded apertures in addition to the improvement in the reconstruction quality obtained by the use of side information

Perceptual error optimization for Monte Carlo rendering

Realistic image synthesis involves computing high-dimensional light transport integrals which in practice are numerically estimated using Monte Carlo integration. The error of this estimation manifests itself in the image as visually displeasing aliasing or noise. To ameliorate this, we develop a theoretical framework for optimizing screen-space error distribution. Our model is flexible and works for arbitrary target error power spectra. We focus on perceptual error optimization by leveraging models of the human visual system's (HVS) point spread function (PSF) from halftoning literature. This results in a specific optimization problem whose solution distributes the error as visually pleasing blue noise in image space. We develop a set of algorithms that provide a trade-off between quality and speed, showing substantial improvements over prior state of the art. We perform evaluations using both quantitative and perceptual error metrics to support our analysis, and provide extensive supplemental material to help evaluate the perceptual improvements achieved by our methods

Codificação LDPC para aplicações em códigos de barra 2D coloridos

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2011Nesta tese, aborda-se o armazenamento de informação em códigos de barra 2D coloridos, os quais devem ser robustos à impressão seguida de digitalização através de um scanner. Estes dois processos geram uma distorção (ruído), fazendo com que o código de barra obtido na saída do scanner seja diferente daquele original enviado. Isso define um modelo de canal de comunicação, que recebe o nome de canal PS (print and scan). A contribuição desta tese é propor códigos corretores de erros para proteger os códigos de barra 2D das adversidades do canal PS. Em particular, códigos LDPC são investigados. Um estudo foi realizado a partir do qual identificou-se que o canal PS é um caso particular do modelo de canal Gaussiano multidimensional assimétrico aditivo (AWAMGN). As capacidades de canal (ou taxas alcançáveis) do canal PS são obtidas, o que estabelece um limite para as taxas máximas que os códigos LDPC podem ter para se ter uma probabilidade de erro próxima de zero. Para essas taxas, códigos LDPC são projetados. A otimização dos códigos é feita através do método de curvas de transferência de informação extrínseca (EXIT charts). No decorrer deste estudo, um novo codificador para códigos LDPC é proposto. Este codificador apresenta complexidade de codificação linear no comprimento da palavra-código. Novos códigos LDPC otimizados especialmente para o canal PS são propostos, e seu desempenho (probabilidade de erro) é avaliado através de simulações computacionais. Por fim, os resultados são comentados, discutidos e novas ideias para pesquisas relacionadas são apresentadas