Preprocesamiento de imágenes para la recuperación de fase en holografía cuántica
Date
2026-01
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Publisher
Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
Abstract
"En este trabajo se desarrolla y evalúa un sistema híbrido de procesamiento y aprendizaje automático para la reconstrucción de patrones de interferencia y la recuperación indirecta de información de fase en el contexto de holografía cuántica con luz no detectada. El proceso parte de un conjunto de imágenes obtenidas mediante técnicas de phase shifting, a partir de las cuales se busca generar reconstrucciones de mayor fidelidad y evaluar su utilidad para el cálculo de fase por el método de cuatro pasos. El primer componente del sistema utiliza técnicas de representación dispersa, combinando Dictionary Learning y Matching Pursuit (MP) para aprender diccionarios adaptados a los patrones presentes en las imágenes. En una segunda etapa se entrenó un autoencoder convolucional diseñado para generar de manera directa las tres imágenes desplazadas a partir de una sola imagen de referencia. Se evaluaron diferentes tamaños de conjunto de entrenamiento (1000 y 10000 parches) y se analizaron las reconstrucciones obtenidas. Finalmente, se realizó el cálculo de la fase tanto para las imágenes originales como para las reconstruidas mediante MP. Las fases recuperadas a partir del MP mostraron estructuras más regulares y menos ruido respecto a las obtenidas del autoencoder, por lo que este último no fue considerado adecuado para el análisis de fase en su estado actual. Este trabajo demuestra que la combinación de representación dispersa y reconstrucción por MP constituye una herramienta viable para mejorar la calidad estructural de los patrones interferométricos en holografía cuántica con luz no detectada".
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