無線多媒體傳感器網(wǎng)絡(Wireless Multimedia Sensor Network,WMSN)具有巨大應用需求,近年來得到廣泛重視。但是,由于無線傳感器節(jié)點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,能量利用效率亟待提高。為此,本文開展WMSN中圖像的高能效傳輸方法研究,重點從壓縮感知(Compressive Sensing,CS)、SoftCast、云端匹配及聯(lián)合優(yōu)化方面進行探討,主要工作如下:針對節(jié)點到節(jié)點的低能耗無線圖像傳輸問題,本文提出了一種基于自適應塊CS和SoftCast的高能效圖像傳輸方法。首先,根據(jù)接收圖像質(zhì)量要求,分析了每個圖像塊的稀疏度與CS采樣率的關系;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系,并建立了“采樣率-樣值量化因子-能耗”之間的數(shù)學模型;最后,采用聯(lián)合優(yōu)化的方法,同時優(yōu)化每個圖像塊的采樣率以及CS采樣值量化因子,來優(yōu)化無線圖像傳輸過程中的總能耗。實驗結(jié)果表明,本文提出的方法能夠在保證接收圖像質(zhì)量條件下,降低圖像傳輸時的能量消耗。針對移動節(jié)點向云端上傳圖像這一問題,基于云端已存在大量相似圖像這一事實,本文對已有的數(shù)字-模擬聯(lián)合傳輸方案進行了改進,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因為比特錯誤而引入的失真,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,對不同頻率成分的功率分配因子進行了優(yōu)化;進一步,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圖像,并且利用相關圖像對邊緣圖像中出錯的部分進行修復。實驗結(jié)果表明,與改進前的傳輸方案相比,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,接收圖像的質(zhì)量能夠獲得較大的提升。
【學位單位】：重慶郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：TP212.9;TN929.5;TN919.8
【部分圖文】：

圖像梯度 關鍵點描述子圖 2.4 計算關鍵點描述子[60]為達到旋轉(zhuǎn)不變性的目的，先將描述子的坐標和梯度方向旋轉(zhuǎn)到與關鍵點方向一致。然后對關鍵點所確定的鄰域內(nèi)樣值點進行高斯加權(quán)，對距離中心點較遠的樣

圖 3.2 能耗和接收圖像質(zhì)量之間的關系了不同 SR 下能耗的變化趨勢。從圖 3.3 可以看出：1).量消耗有所增加。這是因為當 SR 增加時，傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量

能耗和圖像SR之間的關系

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本文編號：2831795