在现代工业机器人视觉图像处理的研究中,为了解决机器人图像数据高速传输、长期海量数据存储及重构特性差等问题,该文研究了一种基于自适应分块预处理的工业机器人压缩感知图像处理方法.该方法主要是利用工业机器人视觉图像压缩与采样同时进行的思路,首先对机器人采集的图像信息预先进行自适应分块操作,对每个分块图像进行稀疏表示,采用高斯随机矩阵为测量矩阵;然后利用优化的压缩感知重构策略对各个分块图像进行重构,紧接着把各个分块重构的图像进行融合得到原始机器人视觉图像.研究表明,基于自适应分块预处理和压缩感知优化算法相结合的工业机器人视觉图像处理方法提高了机器人视觉图像的重构精度,降低了重构计算复杂度,具有更好的运行效率,为工业机器人视觉图像数据存储和图像重构提供了新的方法.
工业机器人 自适应分块 压缩感知 视觉图像 重构算法