Registro:
| Documento: | Tesis de Grado |
| Título: | Teoría de regularización para problemas mal puestos y super-resolución basada en información : aplicaciones en microscopía |
| Autor: | Bongiovanni, Franco Alessio |
| Editor: | Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales |
| Fecha de defensa: | 2025-09-19 |
| Fecha en portada: | 19/09/2025 |
| Grado Obtenido: | Grado |
| Título Obtenido: | Licenciado en Ciencias Matemáticas |
| Departamento Docente: | Departamento de Matemáticas |
| Director: | Martínez, Sandra Rita |
| Director Asistente: | Lacapmesure, Axel Mauro |
| Jurado: | Ojea, Ignacio; Rial, Diego Fernando |
| Idioma: | Español |
| Formato: | PDF |
| Handle: |
https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nMAT001000_Bongiovanni |
| PDF: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/download/seminario/seminario_nMAT001000_Bongiovanni.pdf |
| Registro: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/collection/seminario/document/seminario_nMAT001000_Bongiovanni |
| Ubicación: | Dep.MAT 001000 |
| Derechos de Acceso: | Esta obra puede ser leída, grabada y utilizada con fines de estudio, investigación y docencia. Es necesario el reconocimiento de autoría mediante la cita correspondiente. Bongiovanni, Franco Alessio. (2025). Teoría de regularización para problemas mal puestos y super-resolución basada en información : aplicaciones en microscopía. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nMAT001000_Bongiovanni |
Resumen:
En este trabajo ahondaremos en el problema de la deconvolución para imágenes ópticas. Presentaremos el problema y por qué resulta un problema “mal puesto” que al intentar invertirlo directamente lleva a una imagen con baja resolución o artificios. Nos adentraremos en la teoría de operadores (en particular, los operadores compactos). Presentaremos una serie de métodos (regularización) que lo convierten en un problema “bien puesto”, y los probaremos con un caso de estudio particular. Posteriormente, presentaremos un método de súper-resolución para microscopías de fluorescencia basado en aproximar la muestra como una superposición de fuentes puntuales, llamado SUPPOSe. En esta tesis realizamos la implementación en lenguaje Python de una variante del mismo, llamada DSUPPOSe. Explicaremos este método y su diferencia con el método original. Finalmente, buscaremos aplicar nuestra implementación a un caso de estudio particular (el mismo utilizado para los métodos de regularización). Con esta información, mostraremos las soluciones por ambos métodos y haremos comparaciones.
Citación:
---------- APA ----------
Bongiovanni, Franco Alessio. (2025). Teoría de regularización para problemas mal puestos y super-resolución basada en información : aplicaciones en microscopía. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nMAT001000_Bongiovanni
---------- CHICAGO ----------
Bongiovanni, Franco Alessio. "Teoría de regularización para problemas mal puestos y super-resolución basada en información : aplicaciones en microscopía". Tesis de Grado, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2025.https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nMAT001000_Bongiovanni
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