Identificação de aberrações ópticas em imagens no espaço de Fourier assistida por aprendizagem de máquina

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2020
Autor(a) principal: SANTOS, Fábio Rodrigo Pereira dos
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso embargado
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
UFPE
Brasil
Programa de Pos Graduacao em Engenharia Eletrica
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/40730
Resumo: ARAUJO, Renato Evangelista de, também é conhecido(a) em citações bibliográficas por: DeAraujo RE. & MILLAN, Diego Rativa, também é conhecido(a) em citações bibliográficas por: D. Rativa.
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spelling Identificação de aberrações ópticas em imagens no espaço de Fourier assistida por aprendizagem de máquinaEngenharia ElétricaSensor de frente de ondaAprendizagem de máquinaTransformada de FourierÓptica AdaptativaARAUJO, Renato Evangelista de, também é conhecido(a) em citações bibliográficas por: DeAraujo RE. & MILLAN, Diego Rativa, também é conhecido(a) em citações bibliográficas por: D. Rativa.A presença de aberrações ópticas, em sistemas de imagem, introduz distorções na frente de onda que compõem a imagem reduzindo sua qualidade. A caracterização da frente de onda é um fator primordial no processo de correção das aberrações ópticas em um sistema de imagem. Neste contexto, sistemas de óptica adaptativa possibilitam a identificação e a correção das aberrações ópticas de um sistema de imagem. Aberrações na frente de onda da luz podem ser descritas pelos polinômios de Zernike. Trabalhos recentes na literatura reportam o uso de técnicas de aprendizagem de máquina para a identificação da função aberração do sistema óptico, explorando os polinômios de Zernike e seus respectivos coeficientes. Nesta tese, um novo método para identificar aberrações ópticas em imagens, assistido por técnicas de aprendizagem de máquina supervisionada é proposto. O método consiste em treinar um modelo classificador, usando uma base de imagens opticamente aberradas, para identificar e classificar as aberrações ópticas, em termos dos polinômios de Zernike e de seus coeficientes, a partir da transformada de Fourier da imagem aberrada. Os resultados obtidos revelam, após a análise de casos específicos de classificação, que a metodologia proposta é capaz de gerar modelos classificadores com taxas de acerto acima de 90%(na maioria dos casos). Os classificadores gerados permitem não só identificar aberrações de 2.a e 3.a ordens radias e seus respectivos coeficientes, como também aberrações geradas por combinações lineares de aberrações monocromáticas de 2.a ordem, em um conjunto de imagens aberradas.CAPESOptical aberrations in imaging systems introduce distortions in the wavefront, in turn reducing image quality. Wavefront characterization is a key factor in the correction process ofoptical aberrations. In this context, adaptive optics systems enable the identification and cor- rection of optical aberrations in an imaging system. Aberrations on the wavefront of light can be described by Zernike polynomials. Recent articles in the literature report the use of Machine Learning techniques to identify the aberration function of the optical system, exploring Zernike polynomials and their respective coefficients. In this thesis, a new method to identify optical aberrations in images assisted by supervised machine learning techniques is proposed. The method consists on training a classifier model, using a base of optically aberrated images, to identify and classify optical aberrations, in terms of Zernike polynomials and their coefficients, exploring the aberranted image in the Fourier space. The results reveal, after the analysis of specific classification cases, that the proposed methodology is able to generate classifying models with rates higher than 90 % ( in most the cases). The generated classifiers allow not only identifying 2nd and 3rd order aberrations and their respective coefficients, but also aberrations generated by linear combinations of 2nd order monochromatic aberrations in a set of aberrated images.Universidade Federal de PernambucoUFPEBrasilPrograma de Pos Graduacao em Engenharia EletricaARAUJO, Renato Evangelista deMILLAN, Diego Rativahttp://lattes.cnpq.br/7973638400589304http://lattes.cnpq.br/6149477863429826http://lattes.cnpq.br/4564237305773815SANTOS, Fábio Rodrigo Pereira dos2021-07-30T22:22:55Z2021-07-30T22:22:55Z2020-02-12info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfSANTOS, Fábio Rodrigo Pereira dos. Identificação de aberrações ópticas em imagens no espaço de Fourier assistida por aprendizagem de máquina. 2020. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2020.https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/40730porhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/embargoedAccessreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPE2021-08-05T18:11:28Zoai:repositorio.ufpe.br:123456789/40730Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212021-08-05T18:11:28Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false
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