柔索驱动并联机器人作为一种新型柔索结构起机器人,具有重量小,结构简易,工作空间大等特点使其能够应用于环境多变的复杂的工作场景。如何在该复杂环境下,获取到有效、准确的机器人工作环境图是柔索机器人环境视觉技术必须首要解决的视觉问题。在获取柔索机器人工作环境图像过程中,经常会遇到相机传感器发热现象产生高斯白噪声和图像传输过程中受信道内噪声影响产生脉冲噪声,所以获取到的柔索机器人环境图像通常都是夹杂了混合噪声。针对柔索机器人工作环境中获得混合噪声图像(高斯白噪声和脉冲噪声所组成的混合噪声图像)本文提出了一种去噪算法。对于脉冲噪声的检测首先提出了用两个阈值更有效地对噪声进行检测,然后在现有基于加权编码的算法上将图像稀疏表示以及非局部相似先验融入到去噪模型,最终得到去噪图像。具体工作如下:1、分析了高斯噪声、脉冲噪声、混合噪声的的数学模型,进而构建出本文的混合噪声模型。2、详细分析了非局部相似和稀疏表示进行图像去噪的原理、模型、算法,并进行实验获得了算法去噪性能的相关指数。3、依据去噪模型,提出一种适用性更高的脉冲噪声检测算法。4、针对本文的混合噪声模型,有效地将非局部相似和稀疏表示先验融合在一个去噪模型中,并在模型中添加了正则限制项,完成了去噪模型算法的优化,通过求解去噪模型,最终获得去噪效果图。5、对本文算法和几种典型去噪算法进行了图像去噪实验,获得的客观数据和去噪效果图都显示了本文算法的优越性。