一种基于混合稀疏基的工业机器人成像模型

作者：曾艳

来源：工业技术与职业教育, 2023, 21(04): 5-8.

DOI：10.16825/j.cnki.cn13-1400/tb.2023.04.016

• 压缩感知
• 机器人成像
• NSCT
• 混合稀疏基
• 重构精度

为了提升工业机器人应用中图像成像与传输的效率，将压缩感知技术（Compressed Sensing,CS）应用其中，重点研究机器人图像重构的精度问题。采用分块压缩感知形式进行采样，重构时在投影Landweber算法框架下采用二维DCT基和非下采样Contourlet变换（Non-subsampled Contourlet transform,NSCT）交替稀疏表示图像，并将二元阈值收缩处理过程融合到优化迭代中，构成一种新的重构模型。实验结果表明，所提的重构模型效果优于单一的DCT基和NSCT变换所重构的图像，所提出的机器人成像模型重构效果较好。

• 单位
  唐山工业职业技术学院