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Type: TESE
Title: Reamostragem uniforme utilizando a função SINC
Title Alternative: Uniform resampling using the sinc function
Author: Camargo, Ana Carolina
Advisor: Santos, Lúcio Tunes dos, 1962-
Abstract: Resumo: É comum ser preciso reconstruir funções cujas amostras não estão numa grade igualmente espaçada. Isto é devido ao fato que alguns dos algoritmos mais usados requerem amostras em uma grade Cartesiana regular (uniforme). Portanto, é necessário fazer uma reamostragem uniforme, i.e., interpolar as amostras não uniformes em um conjunto de pontos igualmente espaçados. Neste trabalho, primeiro mostramos que o problema de reamostragem pode ser formulado como um problema de resolver um sistema de equações lineares. Uma solução para este sistema pode ser encontrada utilizando a matriz pseudoinversa, um processo que é impraticável para um número grande de variáveis. A partir de características do problema, é possível desenvolver um algoritmo melhor, o qual usa apenas um número limitado de amostras para calcular cada amostra uniforme, transformando o problema original numa seqüência de sistemas lineares com menos variáveis. O resultado final pode ser visto como ótimo e computacionalmente eficiente. Aplicações são apresentadas para demonstrar a eficiência deste método

Abstract: Its common to be needed to reconstruct functions which samples falls on a nonequally spaced grid. This is due to the fact that some of the most used algorithms require samples in a regular (uniform) Cartesian grid. Therefore, it is necessary to make an uniform resampling, i.e., to interpolate the nonuniform samples in a set of equally spaced points. In this work, it is first shown that the resampling problem can be formulated as a problem of solving a system of linear equations. A solution for this system can be found using the pseudoinverse matrix, a process that is impractical for a large number of variables. From particular characteristics of the problem, it is possible to develop a better algorithm, which only uses a limited number of samples to calculate each uniform sample, transforming the original problem into a sequence of linear systems with less variables. The final result can be viewed as both optimal and computationally efficient. Applications are presented to demonstrate the efficiency of the method
Subject: Reconstrução de imagens
Interpolação
Fourier, Transformadas de
Language: Português
Editor: [s.n.]
Date Issue: 2006
Appears in Collections:IMECC - Dissertação e Tese

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