Application of statistical signal processing techniques in natural rock textures characterization and astrometry
Professor Advisor
dc.contributor.advisor
Silva Sánchez, Jorge
Professor Advisor
dc.contributor.advisor
Méndez Bussard, René
Professor Advisor
dc.contributor.advisor
Ortiz Cabrera, Julián
Author
dc.contributor.author
Lobos Morales, Rodrigo Alejandro
Staff editor
dc.contributor.editor
Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas
Staff editor
dc.contributor.editor
Departamento de Ingeniería Eléctrica
Associate professor
dc.contributor.other
Orchard Concha, Marcos
Associate professor
dc.contributor.other
Zañartu Salas, Matías
Admission date
dc.date.accessioned
2015-11-13T13:15:11Z
Available date
dc.date.available
2015-11-13T13:15:11Z
Publication date
dc.date.issued
2015
Identifier
dc.identifier.uri
https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/135080
General note
dc.description
Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Mención Eléctrica
General note
dc.description
Ingeniero Civil Eléctrico
Abstract
dc.description.abstract
Tanto en ingeniería en minas como en astronomía existen problemas inversos en los cuales
técnicas del procesamiento de señales juegan un rol importante al momento de procesar la
información existente de manera óptima. En este trabajo de Tesis los problemas de clasifi-
cación de texturas de roca y astronometría son abordados usando técnicas del procesamiento
estadístico de señales.
En ingeniería en minas es de gran importancia contar con una buena caracterización del
subsuelo. Para ello diversas fuentes de información son utilizadas, encontrándose entre ellas
la información visual de la textura de las rocas. Pese al amplio uso de estas fuentes para
hacer inferencia del tipo de roca, no se ha logrado el desarrollo de técnicas de procesamiento
computacional y automático que las implementen de manera exitosa. En este trabajo de tesis,
seis clases de textura de roca son analizadas utilizando técnicas avanzadas del procesamiento
de imágenes. Específicamente, para cada clase se propone la extracción de características
especialmente diseñadas para esa clase. Las características propuestas ofrecen un alto poder
discriminador y baja dimensionalidad. Adicionalmente, se propone un esquema de banco de
detectores binarios con el fin de poner a prueba las características diseñadas. Finalmente,
el desempeño de clasificación del método propuesto es comparado con métodos en el estado
del arte de clasificación de texturas, mostrando ganancias importantes en cuanto a error de
clasificación.
El problema de astrometría corresponde a la determinación de la posición de astros me-
diante dispositivos detectores, comúnmente CCDs (Charged Coupled Devices). Dichos dis-
positivos presentan fuentes de ruido que afectan negativamente los métodos de localización.
En este trabajo de tesis el método de mínimos cuadrados es analizado en detalle. En este
contexto dicho método corresponde a un problema de regresión no lineal, por lo cual el
desempeño o varianza del estimador resultante no puede ser caracterizado de manera aná-
litica. Para ello se propone un método de aproximación de la varianza del estimador, que
permite la comparación analítica con la cota de Cramér-Rao. Finalmente, análisis empíricos
son desarrollados utilizando diversas configuraciones experimentales, encontrándose que, en
determinadas condiciones de medición, el estimador es eficiente con respecto a la cota de
Cramér-Rao.