本文選題：混合噪聲　切入點：噪聲檢測　出處：《西南科技大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：柔索驅(qū)動并聯(lián)機器人作為一種新型柔索結(jié)構(gòu)起機器人,具有重量小,結(jié)構(gòu)簡易,工作空間大等特點使其能夠應(yīng)用于環(huán)境多變的復(fù)雜的工作場景。如何在該復(fù)雜環(huán)境下,獲取到有效、準(zhǔn)確的機器人工作環(huán)境圖是柔索機器人環(huán)境視覺技術(shù)必須首要解決的視覺問題。在獲取柔索機器人工作環(huán)境圖像過程中,經(jīng)常會遇到相機傳感器發(fā)熱現(xiàn)象產(chǎn)生高斯白噪聲和圖像傳輸過程中受信道內(nèi)噪聲影響產(chǎn)生脈沖噪聲,所以獲取到的柔索機器人環(huán)境圖像通常都是夾雜了混合噪聲。針對柔索機器人工作環(huán)境中獲得混合噪聲圖像(高斯白噪聲和脈沖噪聲所組成的混合噪聲圖像)本文提出了一種去噪算法。對于脈沖噪聲的檢測首先提出了用兩個閾值更有效地對噪聲進(jìn)行檢測,然后在現(xiàn)有基于加權(quán)編碼的算法上將圖像稀疏表示以及非局部相似先驗融入到去噪模型,最終得到去噪圖像。具體工作如下:1、分析了高斯噪聲、脈沖噪聲、混合噪聲的的數(shù)學(xué)模型,進(jìn)而構(gòu)建出本文的混合噪聲模型。2、詳細(xì)分析了非局部相似和稀疏表示進(jìn)行圖像去噪的原理、模型、算法,并進(jìn)行實驗獲得了算法去噪性能的相關(guān)指數(shù)。3、依據(jù)去噪模型,提出一種適用性更高的脈沖噪聲檢測算法。4、針對本文的混合噪聲模型,有效地將非局部相似和稀疏表示先驗融合在一個去噪模型中,并在模型中添加了正則限制項,完成了去噪模型算法的優(yōu)化,通過求解去噪模型,最終獲得去噪效果圖。5、對本文算法和幾種典型去噪算法進(jìn)行了圖像去噪實驗,獲得的客觀數(shù)據(jù)和去噪效果圖都顯示了本文算法的優(yōu)越性。
[Abstract]:As a new type of robot with flexible cable structure, the flexible cable driven parallel robot has the characteristics of small weight, simple structure and large workspace. Obtaining an effective and accurate robot working environment map is the most important visual problem that must be solved in the rope-cable robot environment vision technology. In the process of obtaining the flexible robot working environment image, It is often encountered that the heating phenomenon of camera sensor produces Gao Si white noise and the impulse noise caused by the noise in the channel during the image transmission. So the environment image of cable robot is usually mixed with mixed noise. In order to obtain mixed noise image (the mixed noise image composed of Gao Si white noise and pulse noise) in the working environment of cable robot. In this paper, a denoising algorithm is proposed. For impulse noise detection, two thresholds are proposed to detect noise more effectively. Then the image sparse representation and nonlocal similarity priori are incorporated into the denoising model based on the existing weighted coding algorithm, and finally the denoising image is obtained. The detailed work is as follows: 1. Gao Si noise and pulse noise are analyzed. The mathematical model of mixed noise is constructed, and then the mixed noise model. 2. The principle, model, algorithm of image denoising based on nonlocal similarity and sparse representation are analyzed in detail. The correlation index of denoising performance is obtained by experiments. According to the denoising model, a more applicable impulse noise detection algorithm .4 is proposed, which is aimed at the mixed noise model in this paper. The nonlocal similarity and sparse representation are effectively fused into a denoising model, and a regular restriction item is added to the model to optimize the de-noising model algorithm, and the de-noising model is solved by solving the de-noising model. Finally, the denoising effect figure .5 is obtained. The image denoising experiments are carried out on this algorithm and several typical denoising algorithms. The obtained objective data and denoising effect graph show the superiority of this algorithm.
【學(xué)位授予單位】：西南科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TP242

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