Regularización wavelet-espectral y wavelet-vaguelet de problemas inversos mal condicionados

Fil: Acosta, María Florencia. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería Química; Argentina.

Detalhes bibliográficos
Autor: Acosta, María Florencia
Tipo de documento: tese
Estado:Versión aceptada para publicación
Data de publicação:2019
País:Argentina
Recursos:Universidad Nacional del Litoral
Repositório:Biblioteca Virtual (UNL)
Idioma:espanhol
OAI Identifier:oai:bibliotecavirtual.unl.edu.ar/handle:11185/3288
Acesso em linha:http://hdl.handle.net/11185/3288
Access Level:Acesso embargado
Palavra-chave:Invers problem
Wavelet
Vaguelet
Ill-posed
Regularization
Spectral
Wavelets
Problemas inversos
Mal condicionados
Vaguelets
Espectral
Regularización
id AR_cb59efb3f4af3b8ff5dae58de13aa85a
oai_identifier_str oai:bibliotecavirtual.unl.edu.ar/handle:11185/3288
network_acronym_str AR
network_name_str Argentina
repository_id_str
dc.title.none.fl_str_mv Regularización wavelet-espectral y wavelet-vaguelet de problemas inversos mal condicionados
Wavelet-spectral and wavelet-vaguelet regularization of inverse ill-posed problems
title Regularización wavelet-espectral y wavelet-vaguelet de problemas inversos mal condicionados
spellingShingle Regularización wavelet-espectral y wavelet-vaguelet de problemas inversos mal condicionados
Acosta, María Florencia
Invers problem
Wavelet
Vaguelet
Ill-posed
Regularization
Spectral
Wavelets
Problemas inversos
Mal condicionados
Vaguelets
Espectral
Regularización
title_short Regularización wavelet-espectral y wavelet-vaguelet de problemas inversos mal condicionados
title_full Regularización wavelet-espectral y wavelet-vaguelet de problemas inversos mal condicionados
title_fullStr Regularización wavelet-espectral y wavelet-vaguelet de problemas inversos mal condicionados
title_full_unstemmed Regularización wavelet-espectral y wavelet-vaguelet de problemas inversos mal condicionados
title_sort Regularización wavelet-espectral y wavelet-vaguelet de problemas inversos mal condicionados
dc.creator.none.fl_str_mv Acosta, María Florencia
author Acosta, María Florencia
author_facet Acosta, María Florencia
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Spies, Rubén Daniel
Aimar, Hugo Alejandro
Rubio, Diana Aurora
Tarzia, Domingo Alberto
Mazzieri, Gisela Luciana
dc.subject.none.fl_str_mv Invers problem
Wavelet
Vaguelet
Ill-posed
Regularization
Spectral
Wavelets
Problemas inversos
Mal condicionados
Vaguelets
Espectral
Regularización
topic Invers problem
Wavelet
Vaguelet
Ill-posed
Regularization
Spectral
Wavelets
Problemas inversos
Mal condicionados
Vaguelets
Espectral
Regularización
description Fil: Acosta, María Florencia. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería Química; Argentina.
publishDate 2019
dc.date.none.fl_str_mv 2019-03-22
info:eu-repo/date/embargoEnd/2020-07-25
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
SNRD
http://purl.org/coar/resource_type/c_db06
info:ar-repo/semantics/tesisDoctoral
format doctoralThesis
status_str acceptedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11185/3288
url http://hdl.handle.net/11185/3288
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es
eu_rights_str_mv embargoedAccess
rights_invalid_str_mv Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Virtual (UNL)
instname:Universidad Nacional del Litoral
instacron:UNL
instname_str Universidad Nacional del Litoral
instacron_str UNL
institution UNL
reponame_str Biblioteca Virtual (UNL)
collection Biblioteca Virtual (UNL)
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Virtual (UNL) - Universidad Nacional del Litoral
repository.mail.fl_str_mv jdeba@unl.edu.ar
_version_ 1799196863204687872
spelling Regularización wavelet-espectral y wavelet-vaguelet de problemas inversos mal condicionadosWavelet-spectral and wavelet-vaguelet regularization of inverse ill-posed problemsAcosta, María FlorenciaInvers problemWaveletVagueletIll-posedRegularizationSpectralWaveletsProblemas inversosMal condicionadosVagueletsEspectralRegularizaciónFil: Acosta, María Florencia. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería Química; Argentina.En esta tesis se aborda el estudio de dos métodos de regularización para problemas inversos mal condicionados que utilizan descomposición wavelet. Esta tesis consta de cinco capítulos. El primer capítulo contiene conceptos preliminares y varias herramientas que son fundamentales para el estudio de problemas inversos mal condicionados. En el Capítulo 2 presentamos una introducción al mundo de los problemas inversos mal condicionados y a los métodos de regularización. En el Capítulo 3 se presenta el primer método de regularización (regularización wavelet-espectral) que utiliza descomposición wavelet seguida de un proceso de umbralado (wavelet thresholding), para reducir la influencia de las componentes de alta frecuencia presentes en los datos, provenientes del ruido, previo a la aplicación de un método de regularización espectral. En el capítulo siguiente presentamos el segundo método (regularización wavelet-vaguelet), el cual utiliza también descomposición wavelet, pero ahora incorporando simultáneamente una representación del operador asociado al problema, basada en su descomposición en valores singulares, SVD. En el último capítulo, se presentan varias aplicaciones a problemas inversos mal condicionados en restauración de señales e imágenes, cuyas implementaciones numéricas permiten una mejor visualización de los resultados teóricos obtenidos en esta tesis, y muestran claramente la potencialidad de los métodos desarrollados.This thesis deals with the study of two regularization methods for inverse ill-posed problems that use wavelet decomposition. This thesis consists of five chapters. The first chapter contains preliminary concepts and several tools that are fundamental for the study of inverse ill-posed problems. In Chapter 2, we present an introduction to the world of inverse ill-posed problems and regularization methods. Chapter 3 presents the first method of regularization (wavelet-spectral regularization) that uses wavelet decomposition followed by a wavelet thresholding process, to reduce the influence of the high frequency components present in the data, coming from noise , prior to the application of a spectral regularization method. In the next chapter we present the second method (wavelet-vaguelet regularization), which also uses wavelet decomposition, but now incorporating simultaneously a representation of the operator associated with the problem, based on its decomposition into singular values, SVD. In the last chapter, several applications are presented to inverse problems that are ill-posed in the restoration of signals and images, whose numerical implementations allow a better visualization of the theoretical results obtained in this thesis, and clearly show the potential of the developed methods.Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y TécnicasUniversidad Nacional del LitoralSpies, Rubén DanielAimar, Hugo AlejandroRubio, Diana AuroraTarzia, Domingo AlbertoMazzieri, Gisela Lucianainfo:eu-repo/date/embargoEnd/2020-07-252019-03-22info:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionSNRDhttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06info:ar-repo/semantics/tesisDoctoralapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11185/3288spainfo:eu-repo/semantics/embargoedAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.esreponame:Biblioteca Virtual (UNL)instname:Universidad Nacional del Litoralinstacron:UNL2024-05-10T11:52:21Zoai:bibliotecavirtual.unl.edu.ar/handle:11185/3288Institucionalhttp://bibliotecavirtual.unl.edu.ar/Universidad públicaNo correspondeajdeba@unl.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:21872024-05-10 11:52:22.675Biblioteca Virtual (UNL) - Universidad Nacional del Litoralfalse
score 15,811543

Registros relacionados