ıllı Internet y Tecnologías de la Información (2018)

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[Enciclopedia Online Gratuita] Diccionario de Internet y Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC):

ıllı Deconvolución : que es, definición y significado, descargar videos y fotos.

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La excitación que se ofrece a un sistema, dejará dar una contestación de este en un intervalo de tiempo lindante al de la excitación, puesto que padece un pequeño difiero, siendo procesada y en la mayor parte de los casos, transformada conforme a las operaciones que el sistema requiera hacer. El proceso para conocer de qué manera opera el sistema dada las señales de entrada y salida, se le conoce, como deconvolución; descrito habitualmente como la función de trasferencia.


En dispositivos ópticos 2D (como los telescopios) o bien 3D (como los microscopios confocales de fluorescencia) la convolución modeliza matemáticamente el proceso de capacitación de una imagen que padece humillación por desenfoque y estruendos. El desenfoque aparece inevitablemente en el tope de resolución del dispositivo debido a la difracción en las lentes. El estruendos es por lo menos estruendos fotónico, un término que se refiere a las alteraciones de flujo inherentes a las propiedades estadísticas de los fotones. Puede haber otros ruidos sobrepuestos, mas este es ineludible, sobre todo en los límites de baja intensidad.


La capacitación de la imagen se puede describir a través de la convolución de la señal original con la función de dispersión del punto (PSF). Esta función no es más que la imagen de un objeto lumínico puntual tal como se registraría en el dispositivo que, aunque resulta bastante difícil de adquirir, se puede lograr a través de procedimientos de calibrado o bien calcular en teoría.


En sistemas incongruentes como estos dispositivos (en los que la luz de diferentes fuentes no produce interferencias), el proceso de capacitación de la imagen es lineal, y se puede describir a través de teoría de sistemas lineales. Esto quiere decir que cuando las imágenes de 2 objetos A y B se registran simultáneamente, el resultado es equivalente a la suma de sus imágenes registradas independientemente. En otras palabras: la imagen de A no se ve perjudicada por la de B, y a la inversa.


Debido a esta propiedad de linealidad la imagen de cualquier objeto complejo se puede "calcular" cortando el objeto en partes pequeñas, registrando sus imágenes independientemente, y después sumando todos y cada uno de los resultados. Cuando se divide el objeto en partes exageradamente minúsculas, en partículas puntuales de diferentes intensidades, la imagen se puede concebir como la suma de muchas PSF, cada una ubicada en la situación de cada partícula original y ajustada su intensidad conforme con la del punto correspodiente.


Resumiendo: la capacitación de la imagen en un dispositivo óptico queda descrita por completo a través de su PSF.


Podemos por ende imaginar que la imagen se forma en el microscopio o bien en el telescopio sustituyendo cada fuente de luz puntual (o bien cuando menos de tamaño menor que la resolución del aparato) por su PSF, multiplicada por la intensidad pertinente. Este proceso se describe matemáticamente con una ecuación de convolución:

f*g=hundefined

donde la imagen hundefined brota de la convolución de las fuentes reales de luz fundefined (el objeto) y la PSF gundefined. El operador de convolución *undefined implica una integral en todo el espacio:

h(x?)=(f*g)(x?)=?f(r?)g(x?-r?)d3r?undefined

Se puede interpretar esta ecuación como sigue: la imagen registrada h(x?)undefined se compone de vóxeles (en el caso general tridimensional) o bien de pixeles (en el caso 2D de la imagen de un telescopio) ubicados en diferentes coordenadas x?=(x,y,z)undefined. La intensidad registrada en todos y cada vóxel se debe a las diferentes contribuciones de todos y cada uno de los puntos lumínicos del objeto fundefined, estando ponderadas sus intensidades por la PSF gundefined dependiendo de la distancia al punto considerado. Cuanto más lejos esté la fuente lumínica, menor va a ser su contribución a la intensidad registrada de forma local.


En la realidad la situación es algo más compleja: si tenemos en consideración el estruendos, la capacitación de la imagen se expresa mediante

(f*g)+?=hundefined

en donde ?undefined es el estruendos que se introduce en la imagen registrada.


Si la convolución implica sustituir cada fuente lumínica puntual original por su pertinente PSF para generar una imagen turbia, el proceso de restauración prosigue el camino inverso, recogiendo toda la luz desperdigada y poniéndola en su lugar original nuevamente. Esto genera una mejor representación del objeto real, más clara a nuestros ojos.


En términos matemáticos, la deconvolución es sencillamente la resolución de la ecuación de convolución precedente, donde conocidas la imagen convolucionada hundefined y la PSF gundefined, más un modelo físico del estruendos ?undefined, se conseguiría la distribución de luz original fundefined. Mas la resolución de esta ecuación puede ser un complejo inconveniente inverso en la práctica, debido a una difícil estimación de la PSF o bien a los efectos del estruendos. Para esto se acostumbran a emplear algoritmos iterativos, como el de estimación de máxima verosimilitud en microscopía, o bien la deconvolución ciega en astronomía, que consecutivamente van mejorando una estimación inicial del objeto real hasta lograr cierto criterio de calidad preestablecido.


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