無(wú)線(xiàn)多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Multimedia Sensor Network,WMSN)具有巨大應(yīng)用需求,近年來(lái)得到廣泛重視。但是,由于無(wú)線(xiàn)傳感器節(jié)點(diǎn)存在攜帶能量有限等諸多資源約束,WMSN在傳輸圖像/視頻等信息量較大的數(shù)據(jù)時(shí),能量利用效率亟待提高。為此,本文開(kāi)展WMSN中圖像的高能效傳輸方法研究,重點(diǎn)從壓縮感知(Compressive Sensing,CS)、SoftCast、云端匹配及聯(lián)合優(yōu)化方面進(jìn)行探討,主要工作如下:針對(duì)節(jié)點(diǎn)到節(jié)點(diǎn)的低能耗無(wú)線(xiàn)圖像傳輸問(wèn)題,本文提出了一種基于自適應(yīng)塊CS和SoftCast的高能效圖像傳輸方法。首先,根據(jù)接收?qǐng)D像質(zhì)量要求,分析了每個(gè)圖像塊的稀疏度與CS采樣率的關(guān)系;其次,基于SoftCast模型,分析了一定失真條件下,CS采樣值量化因子同能耗之間的關(guān)系,并建立了“采樣率-樣值量化因子-能耗”之間的數(shù)學(xué)模型;最后,采用聯(lián)合優(yōu)化的方法,同時(shí)優(yōu)化每個(gè)圖像塊的采樣率以及CS采樣值量化因子,來(lái)優(yōu)化無(wú)線(xiàn)圖像傳輸過(guò)程中的總能耗。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的方法能夠在保證接收?qǐng)D像質(zhì)量條件下,降低圖像傳輸時(shí)的能量消耗。針對(duì)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)向云端上傳圖像這一問(wèn)題,基于云端已存在大量相似圖像這一事實(shí),本文對(duì)已有的數(shù)字-模擬聯(lián)合傳輸方案進(jìn)行了改進(jìn),提出了一種基于數(shù)-模聯(lián)合傳輸和云端匹配的高能效圖像傳輸方法。首先,討論了邊緣圖像傳輸時(shí)因?yàn)楸忍劐e(cuò)誤而引入的失真,分析了為邊緣圖像的不同頻率成分分配不同發(fā)射功率時(shí)系統(tǒng)的能量消耗,并建立了邊緣圖像傳輸?shù)摹笆д?能耗”模型;其次,在保證邊緣圖像質(zhì)量的條件下,根據(jù)梯度下降法,對(duì)不同頻率成分的功率分配因子進(jìn)行了優(yōu)化;進(jìn)一步,根據(jù)接收到的邊緣圖像尺度不變特征的變換特性搜索云端相關(guān)圖像,并且利用相關(guān)圖像對(duì)邊緣圖像中出錯(cuò)的部分進(jìn)行修復(fù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與改進(jìn)前的傳輸方案相比,本文提出的方法在能量消耗相近的條件下,能夠獲得更好的接收質(zhì)量,尤其在噪聲較大的環(huán)境中,接收?qǐng)D像的質(zhì)量能夠獲得較大的提升。
【學(xué)位單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類(lèi)】：TP212.9;TN929.5;TN919.8
【部分圖文】：

圖像梯度 關(guān)鍵點(diǎn)描述子圖 2.4 計(jì)算關(guān)鍵點(diǎn)描述子[60]為達(dá)到旋轉(zhuǎn)不變性的目的，先將描述子的坐標(biāo)和梯度方向旋轉(zhuǎn)到與關(guān)鍵點(diǎn)方向一致。然后對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)所確定的鄰域內(nèi)樣值點(diǎn)進(jìn)行高斯加權(quán)，對(duì)距離中心點(diǎn)較遠(yuǎn)的樣

圖 3.2 能耗和接收?qǐng)D像質(zhì)量之間的關(guān)系了不同 SR 下能耗的變化趨勢(shì)。從圖 3.3 可以看出：1).量消耗有所增加。這是因?yàn)楫?dāng) SR 增加時(shí)，傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量

能耗和圖像SR之間的關(guān)系

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本文編號(hào)：2831795