基于壓縮感知理論的智能機器人視覺圖像的重構(gòu)算法研究.pdf

1、本文首先介紹了機器視覺伺服系統(tǒng)研究的現(xiàn)狀，經(jīng)過對比分析指出了現(xiàn)有機器人視覺導(dǎo)航系統(tǒng)的不足之處。機器人視覺圖像具有背景復(fù)雜、實時性高等特點，對圖像采集及處理的實時性要求很高?；趥鹘y(tǒng)奈奎斯特信號采樣方法發(fā)展起來的視覺傳感器不能滿足這一要求。近年來出現(xiàn)的壓縮感知理論已成為一個熱門研究領(lǐng)域，其能夠克服傳統(tǒng)奈奎斯特信號采樣方法的缺點，通過采集少量的信號值就可實現(xiàn)對信號的精確重構(gòu)，具有采集速度快、存儲量小的特點，對機器人視覺處理具有重要意義。

2、r>　　本文基于壓縮感知理論，針對機器人視覺圖像重構(gòu)過程中計算量太大導(dǎo)致的處理時間過長，處理精度不夠的問題，提出了一種分塊變步長自適應(yīng)壓縮感知重構(gòu)算法。首先，對圖像信號進行分塊，對每個圖像子塊信號進行測量;接著，對每個子塊測量信號進行變步長自適應(yīng)匹配追蹤算法進行重構(gòu)計算，得到每一圖像子塊的重構(gòu)值，并將其整合得到整幅圖像的重構(gòu)值;最后，對該算法進行了仿真研究。結(jié)果表明，該方法利用少數(shù)的采樣及較短的時間就可以表示原信號。和傳統(tǒng)重構(gòu)方法相比，

3、本方法具有更高的精度和更快的速度，在一定程度上滿足于機器人視覺對實時性的要求。
　　在實際的圖像采集和數(shù)據(jù)傳輸過程中，重構(gòu)圖像的質(zhì)量無可避免的會受到噪聲的干擾，影響機器人的判斷。對于含噪情形下機器人視覺圖像信號的重構(gòu)問題，經(jīng)研究，本文提出了一種基于小波變換的分塊變步長自適應(yīng)壓縮感知重構(gòu)算法。首先，對含噪圖像信號進行離散小波變換，使圖像噪聲達到很好的去相關(guān)性;其次，對變換后的圖像信號進行分塊，對每個圖像子塊信號進行測量;接著，對每個