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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.45.2012.tde-02102012-162650
Document
Auteur
Nom complet
Boris Chullo Llave
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2012
Directeur
Jury
Birgin, Ernesto Julian Goldberg (Président)
Bueno, Luis Felipe Cesar da Rocha
Hashimoto, Ronaldo Fumio
Titre en portugais
Aplicação do método do Gradiente Espectral Projetado ao problema de Compressive Sensing
Mots-clés en portugais
Compressive Sensing
Gradiente Espectral Projetado.
Otimização Contínua
Processamento de Imagens
Resumé en portugais
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.
Titre en anglais
Applications of the Spectral Prjected Gradient for Compressive Sensing theory
Mots-clés en anglais
Compressive Sensing
Continuous Optimization
Image Processing
Spectral Projected Gradient.
Resumé en anglais
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)
Date de Publication
2012-10-18
 
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