119 resultados para Polinomios de Zernike
Resumo:
Dada la importancia que hoy día presenta dentro del ámbito de la óptica, la implementación y conocimiento de dispositivos capaces tanto de generar aberraciones ópticas bien caracterizadas como de censarlas, se presenta a lo largo de este trabajo el desarrollo de una interfaz gráfica en MATLAB, que permita simular el funcionamiento tanto de un sensor de frente de onda de Hartamnn-Shack (HS), así como la simulación de dispositivos capaces de modificar frentes de onda como los SLM, adicionando algoritmos de propagación y cálculo de centroides -- Para ello, se implementarán en primer lugar máscaras de fase que generen frentes de onda aberrados a partir de la modulación en fase de moduladores espaciales de luz o SLM, tanto a través de funciones lente de primer orden en representación de las aberraciones constantes, como de fase cuadrática en representación de las aberraciones de bajo orden y adicionalmente como combinaciones lineales de polinomios de Zernike -- Todo lo anterior se simulará teniendo en cuenta las características técnicas de los SLM, como lo son el número de pixeles en x y en y, el tamaño de estos y la curva de calibración de los moduladores espaciales, tanto para una relación lineal como para una relación no lineal -- Posteriormente se simularán las dos propagaciones sufridas por los haces de luz desde el SLM hasta el CCD (dispositivo de carga acoplada), pasando a través de la matriz de multilentes del HS (MLA), a partir de la implementación de algoritmos de propagación de un solo paso, que nos permitirán observar sobre el plano del CDD el mapa de spots necesario para el censado de las superficies -- Continuaremos con la construcción de algoritmos para determinar los centroides de dicho mapa y sus respectivas coordenadas, seguiremos con la implementación de algoritmos de reconstrucción modal empleados por sensores de frente de onda de Hartmann-Shack, y finalmente compararemos el grado de error existente entre las superficies generadas y las superficies censadas a través del cálculo de su error cuadrático medio
Procedimiento de reconstrucción de la topografía corneal a partir de datos altímetros o de curvatura
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Procedimiento de reconstrucción de la topografía corneal a partir de datos altimétricos o de curvatura. La invención consiste en un método de reconstrucción de la superficie de la cara anterior de la córnea, a partir de los datos medidos en un conjunto discreto de puntos por medio de un topógrafo corneal o equipo equivalente. Se trata de un procedimiento que obtiene una expresión analítica de la superficie, combinando un ajuste por polinomios de Zernike o con esfera de mejor ajuste, con una reconstrucción por funciones de base radial gaussianas. Se logra obtener una descripción detallada de la superficie corneal, permitiendo un diagnóstico más fiable de patologías, o la implementación de tratamientos customizados. Este procedimiento es fácilmente implementable en cualquier topógrafo corneal, tomógrafo de coherencia óptica, equipos de lámpara de hendidura y equivalentes, de los existentes en el mercado, como sustituto del método estándar basado en polinomios de Zernike.
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PURPOSE: The main goal of this study was to develop and compare two different techniques for classification of specific types of corneal shapes when Zernike coefficients are used as inputs. A feed-forward artificial Neural Network (NN) and discriminant analysis (DA) techniques were used. METHODS: The inputs both for the NN and DA were the first 15 standard Zernike coefficients for 80 previously classified corneal elevation data files from an Eyesys System 2000 Videokeratograph (VK), installed at the Departamento de Oftalmologia of the Escola Paulista de Medicina, São Paulo. The NN had 5 output neurons which were associated with 5 typical corneal shapes: keratoconus, with-the-rule astigmatism, against-the-rule astigmatism, "regular" or "normal" shape and post-PRK. RESULTS: The NN and DA responses were statistically analyzed in terms of precision ([true positive+true negative]/total number of cases). Mean overall results for all cases for the NN and DA techniques were, respectively, 94% and 84.8%. CONCLUSION: Although we used a relatively small database, results obtained in the present study indicate that Zernike polynomials as descriptors of corneal shape may be a reliable parameter as input data for diagnostic automation of VK maps, using either NN or DA.
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Propuesta didáctica para la explicación de las funciones de polinomios. Se proponen diversas actividades.
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Este vídeo forma parte de un curso completo de matemáticas para EGB
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Este vídeo forma parte de un curso completo de matemáticas para EGB
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Los alumnos de primero de BUP o de tercero de la ESO presentan dificultades en el aprendizaje de polinomios y, sobre todo, en su factorización. Por lo tanto, se propone facilitar este aprendizaje con el diseño de la UD (Unidad de funciones lineales, afines y cuadráticas), para que los alumnos tuviesen un primer contacto con la factorización de expresiones algebraicas en un contexto más próximo a ellos. De esta manera, los alumnos aprenden un concepto abstracto del álgebra mediante conceptos geométricos conocidos y más próximos a ellos. Esto permitirá, en ocasiones posteriores, abordar de manera más formal la factorización de polinomios mediante otros métodos.
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Reflexión sobre la teoría de los polinomios de los libros de texto del curso preuniversitario, que resulta incompleta e inexacta en varios aspectos.
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Zernike polynomials are a well known set of functions that find many applications in image or pattern characterization because they allow to construct shape descriptors that are invariant against translations, rotations or scale changes. The concepts behind them can be extended to higher dimension spaces, making them also fit to describe volumetric data. They have been less used than their properties might suggest due to their high computational cost. We present a parallel implementation of 3D Zernike moments analysis, written in C with CUDA extensions, which makes it practical to employ Zernike descriptors in interactive applications, yielding a performance of several frames per second in voxel datasets about 2003 in size. In our contribution, we describe the challenges of implementing 3D Zernike analysis in a general-purpose GPU. These include how to deal with numerical inaccuracies, due to the high precision demands of the algorithm, or how to deal with the high volume of input data so that it does not become a bottleneck for the system.
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Markerless video-based human pose estimation algorithms face a high-dimensional problem that is frequently broken down into several lower-dimensional ones by estimating the pose of each limb separately. However, in order to do so they need to reliably locate the torso, for which they typically rely on time coherence and tracking algorithms. Their losing track usually results in catastrophic failure of the process, requiring human intervention and thus precluding their usage in real-time applications. We propose a very fast rough pose estimation scheme based on global shape descriptors built on 3D Zernike moments. Using an articulated model that we configure in many poses, a large database of descriptor/pose pairs can be computed off-line. Thus, the only steps that must be done on-line are the extraction of the descriptors for each input volume and a search against the database to get the most likely poses. While the result of such process is not a fine pose estimation, it can be useful to help more sophisticated algorithms to regain track or make more educated guesses when creating new particles in particle-filter-based tracking schemes. We have achieved a performance of about ten fps on a single computer using a database of about one million entries.
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A new method for fitting a series of Zernike polynomials to point clouds defined over connected domains of arbitrary shape defined within the unit circle is presented in this work. The method is based on the application of machine learning fitting techniques by constructing an extended training set in order to ensure the smooth variation of local curvature over the whole domain. Therefore this technique is best suited for fitting points corresponding to ophthalmic lenses surfaces, particularly progressive power ones, in non-regular domains. We have tested our method by fitting numerical and real surfaces reaching an accuracy of 1 micron in elevation and 0.1 D in local curvature in agreement with the customary tolerances in the ophthalmic manufacturing industry.