基于无线多媒体传感器网络图像压缩技术的研究

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1、分类号:TP39310710-2011124067硕士学位论文基于无线多媒体传感器网络图像压缩技术的研究聂财香导师姓名职称何立明副教授申请学位级别工学硕士学科专业名称信号与信息处理论文提交日期2014年5月29日论文答辩日期2014年6月15日学位授予单位长安大学万方数据StudyonimagedatacompressionprocessinginwirelessmultimediasensornetworkADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：NieCaixiangSupervisor：AssociateProf.HeLimi

2、ngChang’anUniversity,Xi’an,China万方数据万方数据摘要无线多媒体传感器网络是在传统的无线传感器网络的基础上引入音频、视频、图像、声音等大容量信息，在智能家居、战场监控、交通监控等领域具有广阔的应用前景。然而无线多媒体传感器网络中节点配备电池供电和低功耗的处理芯片，它的能量、处理能力、存储能力、通信能力等都十分受限，使得能量的高效利用成为无线传感器网络的首要目标。在无线多媒体传感器网络中图像信息能提供更精确丰富的监测信息，但是信息量巨大，因此如何有效的压缩和传输图像至关重要。本文介绍了无线多媒体传感器网络的概念和特点，分析了无线多媒体传感器网络所面临的主要问题，着重

3、的探讨了无线多媒体传感器网络在图像处理方面的具体问题。目前，无线多媒体传感器网络面临的主要问题就是能耗问题，如何让能量极度受限的传感器节点处理和传输数据量丰富的图像信息。关于解决网络节点能耗问题目前的研究主要围绕在两个方面，第一：将采集上来的图像信息进行一定的处理后再进行传输；第二：如何将处理后的数据进行有效的传输。图像的压缩处理虽然一定程度上解决了传输数据量较大的问题，但是随着压缩比的增大一定程度上也损害了图像的质量，所以若获得了较大的压缩比却很难满足某些特定的工程应用。针对无线多媒体传感器网络在实际应用中存在的相关问题，本文提出了一种基于兴趣提取的有损-无损分布式图像压缩算法。该算法根据工

4、程的实际应用将人们感兴趣的部分和不感兴趣的部分区别压缩，不敢兴趣的部分采用有损压缩得到较高的压缩比，感兴趣部分采用无损压缩得到高质量图像。同时与分布式处理相结合把图像的压缩和处理过程分配到多个传感器节点进行分布处理，这样在满足工程需求的前提下提高了网络的传输效率均衡了网络的耗能情况，也提高了整个网络的生命周期。关键词：无线多媒体传感器网络，图像压缩，Haar小波变换，哈夫曼编码，分布式i万方数据AbstractWMSNsisonthebasisofWSNswithintroducingaudio,video,image,sound,large-capacityinformation.It’sw

5、idelyusedinenvironmentalmonitoring,battlefieldsurveillance,trafficmonitoring,ect.Asenergyofnodes,processingpower,storagecapacityofWMSNsinverylimited,efficientuseofenergyistheprimaryobjectionofWMSNs.Thecompressionandtransmissionofimageiscritical.Thispaperintroducestheconceptandcharacteristicsofwirele

6、ssmultimediasensornetworks,andanalyzesthemainchallengesinwirelessmultimediasensornetworksfaces,discussestheconcreteproblemsinimageprocessingofWMSNs.Atpresent,themainproblemsinWMSNsisenergyconsumptionproblem,Howtomaketheenergylimitedsensornodesprocessingandtransmissiontherichimageinformationdata.Ther

7、esearchtosolvetheproblemofenergyconsumptionofnetworknodesfocusontwoaspects:Firstmakesomeprocessingonimageinformationcollectedaftertransmission;Secondhowtotransfertheprocesseddateeffectively.Imagecompr