基于压缩感知的低带宽嵌入式图像采集传输系统的研究

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1、硕士学位论文MASTER'SDISSERTATION论文题目基于压缩感知的低带宽嵌入式图像采集传输系统的研究作者姓名刘鸿翔学科专业仪器仪表工程指导教师胡春海2016年5月中图分类号：TN911.73学校代码：10216UDC：621.3密级：公开工程硕士学位论文(基础研究型)基于压缩感知的低带宽嵌入式图像采集传输系统的研究硕士研究生：刘鸿翔导师：胡春海副导师：陈琛申请学位：工程硕士工程领域：仪器仪表工程所在单位：电气工程学院答辩日期：2016年5月授予学位单位：燕山大学ADissertationinInstrumentandMeterEn

2、gineeringResearchoflow-bandwidthembeddedimageacquisitionandtransmissionsystembasedoncompressedsensingYanshanUniversityMay,2016燕山大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文《基于压缩感知的低带宽嵌入式图像采集传输系统的研究》，是本人在导师指导下，在燕山大学攻读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集

3、体，均已在文中以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签字：日期：年月日摘要摘要随着嵌入式技术的发展，越来越多的智能传感器被开发出来，同时人们对传感器的要求也变得更高，这使得传感器需要传输更多的数据，尤其在图像传输方面，图像信息内容较为复杂这加剧了硬件节点的数据发送量和能量消耗。自2004年以来TerenceTao和D.L.Donoho等诸多科学家提出的压缩感知算法，改变了传统的信号采样传输方式，它将信号采样和压缩同时进行，有效的提高了信号传输效率。将压缩感知理论应用于智能摄像传感器节点，能够有效减少图像采集和传输过程中的数

4、据量，对于节点硬件也能够有效解决图像传输过程中传感器节点功耗和带宽受限的问题。本文将压缩感知算法与嵌入式技术和物联网技术相结合，以树莓派（Raspberrypi）开发板为硬件嵌入式开发平台，建立智能摄像传感器节点。通过nRF24L01模块建立星形低带宽传感器网络，应用压缩感知理论进行图像采集，最终经压缩感知方式获取的图像观测值由汇聚节点通过4G移动网络统一上传至云服务器，并同时上传触发拍照次数。通过对压缩感知理论重构算法的研究，并结合硬件实现的具体要求，选择了有效的图像恢复算法。最终实现了压缩感知理论与嵌入式节点的相结合，并结合传感器网络

5、和物联网技术，形成了一套完整的图像采集传输系统，最后进行了实际测试，验证了主要功能。关键词：压缩感知；物联网；树莓派；低带宽；嵌入式IAbstractAbstractWiththedevelopmentofembeddedtechnology,moreandmoreintelligentsensorwasdeveloped,alsotherequirementforthesensorisbecomehigher,whichmakesthesensorneedstotransmitmoredata,especiallyinimagetran

6、smission,imageinformationcontentiscomplexwhichexacerbatesthehardwarenodedatatransmissioncapacityandenergyconsumption.CompressivesensingalgorithmsproposedbyTaoTerenceandL.DonohoD.andotherscientistssince2004.Ithaschangedthetraditionalwayofsignalsamplingandtransmission,itwil

7、lsamplingandcompressionsignalatthesametime,effectivelyimprovetheefficiencyofthesignaltransmission.Butcurrently,compressedsensingtheoryislessofpracticalapplication,ifthecompressedsensingtheoryisappliedinintelligentimagesensornodethatwillbeeffectiveinreducingthedataamountof

8、theimageacquisitionandtransmission,fornodehardwarecanalsoeffectivelysolvetheproblemofsensornodep