基于K_SVD算法的机器人路径规划

机器人在陌生环境和动态障碍物下路径规划一直是人工智能及机器人领域研究重点。为了完备训练机器人陌生环境路径规划,根据环境中的特征信息,建立了一种基于K_SVD算法的机器人路径规划模型。经过K_SVD算法训练后的字典可以较好保存环境信息,利用该字典规划机器人路径可达到较好效果。实验仿真表明,该模型下机器人可以完成动态障碍物下自主良好路径规划,具有很强实用性。

基于稀疏表示和色彩传递的图像融合与彩色化

针对红外图像和微光图像的特点,提出一种基于稀疏表示和色彩传递的双波段图像融合与彩色化方法。该方法首先采用改进的基于K_SVD的分块稀疏表示获得红外与微光图像的稀疏融合图像,然后在YUV空间采用基于色彩传递的自然感彩色夜视处理技术,对红外与微光图像进行彩色化融合,最后用稀疏融合图像的灰度值代替彩色融合图像的Y分量,从而实现双波段图像的融合与彩色化。实验表明,本文提出的彩色融合算法能够综合红外与微光特征信息,且使图像具有最佳的亮度对比和细节信息,图像色彩更易于人眼观察。