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

dr. sc. Ivan Ralašić

vanjski suradnik, Zavod za elektroničke sustave i obradbu informacija

e-mail: ivan.ralasic@fer.hr

Tin Vlašić, mag. ing. 

vanjski suradnik, Zavod za elektroničke sustave i obradbu informacija

e-mail: tin.vlasic@fer.hr

Anita Gribl Koščević, mag. ing.

asistent, Zavod za elektroničke sustave i obradbu informacija

e-mail: anita.gribl@fer.hr

Tomislav Matulić, mag. ing. 

asistent, Zavod za elektroničke sustave i obradbu informacija

e-mail: tomislav.matulic@fer.hr

Dorotea Potoč, mag. ing. 

asistent, Zavod za elektroničke sustave i obradbu informacija

e-mail: dorotea.potoc@fer.hr

 

Publikacije

Radovi u časopisima

 

 
A. Tafro, D. Seršić and A. Sović Kržić, "2D PET Image Reconstruction Using Robust L1 Estimation of the Gaussian Mixture Model," Informatica, Pub. online: 2 May 2022. doi: 10.15388/22-INFOR482
T. Vlašić and D. Seršić, "Single-pixel Compressive Imaging in Shift-Invariant Spaces via Exact Wavelet Frames," Signal Processing: Image Communication, vol. 105, article no. 116702, July 2022. doi: 10.1016/j.image.2022.116702
T. Vlašić and D. Seršić, "Sampling and Reconstruction of Sparse Signals in Shift-Invariant Spaces: Generalized Shannon's Theorem Meets Compressive Sensing," IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 70, pp. 438-451, 2022. doi: 10.1109/TSP.2022.3141009
A. Gribl and D. Petrinović, "A Robust Method for Gaussian Profile Estimation in the Case of Overlapping Objects," IEEE Access, vol. 9, pp. 21071-21084, 2021. doi: 10.1109/ACCESS.2021.3055282

I. Ralašić, D. Seršić and S. Šegvić, "Perceptual Autoencoder for Compressive Sensing Image Reconstruction," Informatica, vol. 31, no. 3, pp. 561-578, 2020. doi: 10.15388/20-INFOR421

I. Ralašić, M. Đonlić and D. Seršić, "Dual Imaging–Can Virtual Be Better Than Real?," IEEE Access, vol. 8, pp. 40246-40260, 2020. doi: 10.1109/access.2020.2976870

N. Dlab, F. Cimermančić, I. Ralašić and D. Seršić, "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

T. Vlašić, I. Ralašić, A. Tafro and D. Seršić, "Spline-like Chebyshev polynomial model for compressive imaging," Journal of Visual Communication and Image Representation, vol. 66, pp. 102731, 2020. doi: 10.1016/j.jvcir.2019.102731

 Radovi u zbornicima skupova

A. Gribl Koščević and D. Petrinović, "Maximizing Accuracy of 2D Gaussian Profile Estimation Using Differential Entropy," 2022 45th International Convention on Information, Communication and Electronic Technology (MIPRO), Opatija, Croatia, 2022
D. Potoč and D. Petrinović. "Creating a synthetic image for evaluation ofvignetting modeling and estimation", 2022 45th International Convention on Information, Communication and Electronic Technology (MIPRO), Opatija, Croatia, 2022
A. Gribl and D. Petrinović, "The Influence of Noise on 2D Gaussian Profile Parameters Estimation," 2021 44th International Convention on Information, Communication and Electronic Technology (MIPRO), Opatija, Croatia, 2021, pp. 1032-1037, doi: 10.23919/MIPRO52101.2021.9596661
T. Matulić, R. Bagarić and D. Seršić, "Enhanced reconstruction for PET scanner with a narrow field of view using backprojection method," 2021 44th International Convention on Information, Communication and Electronic Technology (MIPRO), Opatija, Croatia, 2021, pp. 346-351, doi: 10.23919/MIPRO52101.2021.9596922
T. Vlašić and D. Seršić, "Multilevel Subsampling of Principal Component Projections for Adaptive Compressive Sensing," 2021 12th International Symposium on Image and Signal Processing and Analysis (ISPA), Zagreb, Croatia, 2021, pp. 29-35, doi: 10.1109/ISPA52656.2021.9552127
A. Gribl Koščević and D. Petrinović, "Extra-low-dose 2D PET imaging," 2021 12th International Symposium on Image and Signal Processing and Analysis (ISPA), Zagreb, Croatia, 2021, pp. 84-90, doi: 10.1109/ISPA52656.2021.9552059

T. Vlašić and D. Seršić, "Sub-Nyquist Sampling in Shift-Invariant Spaces," 2020 28th European Signal Processing Conference (EUSIPCO), Amsterdam, Netherlands, 2021, pp. 2284-2288, doi: 10.23919/Eusipco47968.2020.9287712

I. Ralašić, M. Đonlić and D. Seršić, "High-Resolution View Synthesis In Camera-Projector Systems Using Compressive Dual Imaging," 2020 3rd International Conference on Sensors, Signal and Image Processing (SSIP), Prague, Czech Republic, 2020, pp. 7-12, doi: 10.1145/3441233.3441236

K. Sever, T. Vlašić and D. Seršić, "A Realization of Adaptive Compressive Sensing System," 2020 43rd International Convention on Information, Communication and Electronic Technology (MIPRO), Opatija, Croatia, 2020, pp. 152-157, doi: 10.23919/MIPRO48935.2020.9245389

A. Gribl and D. Petrinović, "Synthetic astronomical image sequence generation," 2020 43rd International Convention on Information, Communication and Electronic Technology (MIPRO), Opatija, Croatia, 2020, pp. 1103-1108, doi: 10.23919/MIPRO48935.2020.9245294

 Ostalo

A. Tafro and D. Seršić, "Gaussian Mixture Model Estimation in 2D Pet Image Reconstruction," 25th Young Statisticians Meeting, Vorau, Austria, 2021. (pozvano predavanje)
T. Matulić, R. Bagarić and D. Seršić, "Fast reconstruction for PET scanner with incomplete sector set," Abstract Book of the 6th International Workshop on Data Science (IWDS 2021), Zagreb, Croatia, pp. 28-31, 2021.

T. Vlašić and D. Seršić, "Statistical Compressive Sensing of Analog Signals in B-Spline Function Spaces," Abstract Book of the 5th International Workshop on Data Science (IWDS), Zagreb, Croatia, pp. 28-31, 2020.

A. Gribl and D. Petrinović, "The influence of the Huber estimator tuning constant on the performance of the iteratively reweighted least squares method," Abstract Book of the 5th International Workshop on Data Science (IWDS), Zagreb, Croatia, pp. 12-14, 2020.


Repozitorij

Forum

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