Renesansa teorije uzorkovanja

O projektu

Uzorkovanje i rekonstrukcija signala sačinjavaju središnji dio digitalne obrade signala (DSP). Teorem uzorkovanja predstavlja vezu između kontinuiranog i diskretnog svijeta u modernim elektroničkim uređajima, pametnim telefonima, kamerama, medicinskoj opremi. Nove tehnike uzorkovanja oslanjaju se na informacijski sadržaj mjerenog signala ("frekvenciju inovacije"), umjesto na frekvencijski sadržaj, odnosno graničnu frekevenciju. Sažimajuće očitavanje (CS) je postupak smanjivanja broja mjerenja potrebnih za statistički pouzdanu rekonstrukciju. Brz napredak u navedenim područjima istraživanja po mnogim autorima predstavlja pravu renesansu teorije uzorkovanja, prvenstveno zbog svog značaja za znanstvenu zajednicu koja se bavi digitalnom obradom signala.

Naše istraživanje doprinosi ovom izazovnom području u nekoliko aspekata. Nova paradigma post-uzorkovanja temelji se na hibridnim kontinuirano-diskretnim modelima podataka i metodama obrade. Takav pristup omogućuje direktnu obradu kontinuiranih signala na digitalnom računalu bez diskretnih aproksimacija temeljenih na uzorcima - očitanjima.

Uvode se i novi optimalni i adaptivni pristupi mjerenju. Kako bi se prevladali određeni nedostaci redukcije dimenzionalnosti u sažimajućem očitavanju, dodaju se eksploratorna mjerenja. U novije vrijeme pristup temeljen na dubokom učenju rezultirao je brzim napretkom metoda nadziranog učenja. Stoga se primijenjuju i metode strojnog učenja kako bi se postigla visoka kvaliteta i brza CS rekonstrukcija signala.

Rezultati našeg istraživanja donose poboljšanja u praktičnim primjenama kao što su snimanje iz višestrukih pogleda, snimanje svjetlosnog polja, 3D rekonstrukcija te medicinsko snimanje, odnosno pozitronska emisijska tomografija (PET). Snimanje svjetlosnog polja nadilazi mogućnosti klasične fotografije te omogućuje naknadnu obradu slika, primjerice promjenu gledišta, digitalno refokusiranje te virtualnu promjenu otvora blende. Korištenjem slika iz višestrukih pogleda, slika svjetlosnog polja te PET slika, naše istraživanje omogućava točniju rekonstrukciju višedimenzionalnih signala.

Članovi tima

prof. dr. sc. Damir Seršić
voditelj projekta

redoviti profesor, Zavod za elektroničke sustave i obradbu informacija

e-mail: damir.sersic@fer.hr

prof. dr. sc. Davor Petrinović

redoviti profesor, Zavod za elektroničke sustave i obradbu informacija

e-mail: davor.petrinovic@fer.hr

doc. dr. sc. Ana Sović Kržić

docent, Zavod za elektroničke sustave i obradbu informacija

e-mail: ana.sovic@fer.hr

doc. dr. sc. Azra Tafro

docent, Sveučilište u Zagrebu Šumarski fakultet

e-mail: azra.tafro@fer.hr

Ivan Ralašić, mag. ing.

asistent, Zavod za elektroničke sustave i obradbu informacija

e-mail: ivan.ralasic@fer.hr

Tin Vlašić, mag. ing. 

mlađi istraživač, Zavod za elektroničke sustave i obradbu informacija

e-mail: tin.vlasic@fer.hr

Anita Gribl, mag. ing.

asistent, Zavod za elektroničke sustave i obradbu informacija

e-mail: anita.gribl@fer.hr

 

Publikacije

 
I. Ralasic, D. Sersic and S. Segvic, "Perceptual Autoencoder for Compressive Sensing Image Reconstruction," Informatica, pp. 1-18, 2020. doi:10.15388/20-infor421
I. Ralasic, M. Donlic and D. Sersic, "Dual Imaging–Can Virtual Be Better Than Real?," in IEEE Access, vol. 8, pp. 40246-40260, 2020. doi:10.1109/access.2020.2976870
N. Dlab, F. Cimermancic, I. Ralasic and D. Sersic, "Overcoming spatio-angular trade-off in light field acquisition using compressive sensing," Automatika, vol. 61, no. 2, pp. 250-259, 2020. doi:10.1080/00051144.2020.1715582

Forum

Sortiraj prema: naslovu | vremenu zadnjeg odgovora | vremenu otvaranja teme
Naslov Odgovori Zadnji odg.