WMSNs的自适应分布式图像压缩算法

WMSN中基于压缩感知的分布式视频编解码研究WMSN中基于压缩感知的分布式视频编解码研究摘要：随着无线多媒体传感网络（WMSN）的快速发展，对于视频在WMSN中的处理需求也越来越高。

然而，由于WMSN的复杂性和资源限制，传统的视频编解码算法在WMSN上的应用面临较大挑战。

因此，基于压缩感知的分布式视频编解码成为解决视频传输问题的有效途径。

本文对WMSN中基于压缩感知的分布式视频编解码研究进行了综述，并对其优点、挑战和未来研究方向进行了分析。

一、引言无线多媒体传感网络（WMSN）是一种融合了无线通信和传感网络的体系结构，能够实现对环境中各种信号和信息的传感、处理和传输。

随着WMSN的广泛应用，对于视频传输的需求也日益增长。

然而，由于WMSN中节点资源有限、网络带宽有限和能耗限制等限制因素，传统的视频编解码算法无法直接在WMSN中应用。

因此，如何在WMSN中进行高效的视频编解码成为研究的热点之一。

二、传统视频编解码算法的不适用性传统的视频编解码算法通常为中心式，即在中心节点上进行编解码处理。

然而，在WMSN中，由于节点资源有限，中心节点无法承担过多的计算负载。

此外，由于传输距离远、链路质量差等因素，传统算法的可靠性和实时性也无法满足要求。

因此，我们需要一种分布式的视频编解码方法来解决这些问题。

三、压缩感知的概念和基本原理压缩感知是一种新兴的信号处理理论，主要用于从稀疏信号中恢复原始信号。

其基本原理是在采样端进行压缩采样并保留少量的信息，然后利用重建算法在接收端恢复原始信号。

压缩感知可有效提高资源利用率和减小数据传输量。

四、基于压缩感知的分布式视频编解码算法基于压缩感知的分布式视频编解码算法主要包括以下几个关键步骤：分布式压缩采样、分布式传输和分布式重建。

首先，视频信号在节点上进行分布式压缩采样，将采样后的数据传输给邻居节点。

然后，节点利用传输过来的数据进行分布式传输，将数据发送到中心节点。

最后，中心节点利用重建算法对接收到的数据进行重建，得到原始视频信号。

图象压缩编码的自适应分片平面拟合方法
王德民;曹星
【期刊名称】《通信学报》
【年(卷),期】1989(010)005
【摘要】图象压缩编码的自适应分片平面拟合方法是将图象分割成若干个方块,在每个方块内用平面来逼近图象的灰度曲面,其中方块的大小随着图象的局部内容而变化。

实验结果表明,这种压缩编码不仅编码误差较小,而且压缩比较高。

对两幅实验图象编码的压缩比高达8.78和13.64。

【总页数】5页(P62-65,83)
【作者】王德民;曹星
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】TN919.8
【相关文献】
1.基于分块自适应预测的超声测井图象无损压缩编码 [J], 骆长江;俞能海;周亮
2.改进的广义置信度自适应IFS图象压缩编码算法 [J], 董云朝;陈贺新;余松煜
3.基于分片线性函数的图象压缩方法 [J], 李星野;王书宁;王万宾
4.一种自适应图象压缩编码算法 [J], 张基宏;王晖
5.多值图象分层为二值图象的压缩编码方法 [J], 袁占亭;刘希远
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WMSNs的自适应分布式图像压缩算法苏颜军;张瑞华【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2011(037)016【摘要】Due to the node resource constraints in Wireless Multimedia Sensor Networks(WMSNs), this paper proposes a Walsh-Hadamard based adaptive distributed image compression algorithm. According to accurate channel state estimating and adaptive quantization table, it ensures image quality to meet the application with a higher compression ratio. Simulation results show that the algorithm can extend the network life cycle in resource-constrained nodes deployed in dense WMSNs.%根据无线多媒体传感器网络(WMSNs)中节点资源受限的特点,提出一种自适应的基于Walsh-Hadamard变换的分布式图像压缩算法.基于信道状态的准确估计,自适应调整量化表,在保证图像质量满足应用的前提下,获得更高的压缩比率.仿真结果表明,该算法在资源受限、节点部署密集的WMSNs中,可延长网络的生命周期.【总页数】3页(P215-217)【作者】苏颜军;张瑞华【作者单位】山东大学计算机科学与技术学院,济南250101;山东大学计算机科学与技术学院,济南250101【正文语种】中文【中图分类】TP212.9【相关文献】1.一种适用于多跳WMSNs的分布式图像压缩算法 [J], 张龙妹;陆伟;史浩山2.一种基于LBT的分布式图像压缩算法 [J], 董卓亚3.一种适用于WMSNs的分布式图像压缩算法 [J], 翟永平;罗武胜;鲁琴;肖学敏4.基于分层预测的高光谱图像分布式有损压缩算法 [J], 王林;杨红;卿粼波;滕奇志;何小海;陈洪刚5.基于多节点协作的WMSNs图像压缩算法 [J], 邬春明;郑宏阔;王艳娇;付饶;于明;孙勇因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

WMSN节点的低内存开销图像压缩方法陆明洲;沈明霞;刘志强;刘龙申;杨晓静;王宇【期刊名称】《农业机械学报》【年(卷),期】2014(45)11【摘要】Based on bit plane and adaptive binary arithmetic coding,a wavelet coefficients coding scheme which could match the line-based wavelet transform efficiently was proposed.The MCU of the image sensor node read image data from FIFO line by line,executed multi-level wavelet transform,determined the quantization value according to the probability distribution of the wavelet coefficients in different level,performed adaptive binary arithmetic coding based on four binary probabilistic model andrealized image compression based on wavelet transform with a low cost of SRAM.The image compression method was applied to handle a 320 pixels × 240 pixels gray image of piglets.Experimental resu lts show that the SRAM cost,time cost and the PSNR was 5.749 KB,16.312 s and 39.72 dB respectively when the quantization value was set to three.This study established the foundation for agricultural image transmission over the low bandwidth WMSN efficiently.%基于比特平面及二值自适应算术编码提出了一种逐行小波系数编码方法,该方法能与低内存开销的逐行小波变换无缝、高效对接.处理器从图像节点FIFO通道中逐行读出图像信息,完成多级小波变换后,根据各层小波系数概率分布确定量化值,利用4个二值概率模型对系数各比特平面执行二值自适应算术编码,实现了基于小波变换的低内存开销图像压缩.利用该压缩方法处理一幅320像素×240像素仔猪灰度图像,结果表明,量化位数取3位时,存储开销、时间开销及峰值信噪比为5.749 KB、16.312 s及39.72 dB,内存开销低且重构图像质量较高.【总页数】7页(P292-297,310)【作者】陆明洲;沈明霞;刘志强;刘龙申;杨晓静;王宇【作者单位】南京农业大学江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室,南京210031;南京农业大学江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室,南京210031;南京农业大学江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室,南京210031;南京农业大学江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室,南京210031;南京农业大学农业部动物生理生化重点实验室,南京210095;东南大学信息科学与工程学院,南京211189【正文语种】中文【中图分类】TP29;TN911.73【相关文献】1.一种适用于无线传感网图像节点单元的彩色图像压缩方法 [J], 罗军;谢翔;曾浩;袁延艺2.WMSNs图像传感器节点节能研究 [J], 胡延军;俞啸;奚锦锦;刘丽虹3.WMSN图像节点低内存小波变换方法研究 [J], 陆明洲;刘志强;沈明霞;刘龙申;杨晓静;周波4.一种基于编码的低硬件开销的测试数据压缩方法(英文) [J], 方建平;郝跃;刘红侠;李康5.基于多节点协作的WMSNs图像压缩算法 [J], 邬春明;郑宏阔;王艳娇;付饶;于明;孙勇因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种适用于多跳WMSNs的分布式图像压缩算法
张龙妹;陆伟;史浩山
【期刊名称】《西北工业大学学报》
【年(卷),期】2010(028)005
【摘要】在节点资源严重受限的无线多媒体传感器网络(WMSNs)中处理和传输大数据量的图像信息具有很大的挑战性.文章在研究基于小波变换的图像压缩算法SPIHT的基础上,提出了一种基于SPIHT算法的分布式并行图像压缩算法D-SPIHT,该算法具有复杂度低、设计简单、执行速度快、完全分布式并行执行的特点.仿真结果表明,文中提出的D-SPIHT算法,能够有效地平衡网络中各节点的能耗,从而延长网络的生命期,还能大大缩短图像压缩处理的时延,非常适合于对实时性要求较高的WMSNs中的图像压缩和传输.
【总页数】5页(P695-699)
【作者】张龙妹;陆伟;史浩山
【作者单位】西北工业大学,电子信息学院;西北工业大学,计算机学院,陕西,西
安,710072;西北工业大学,电子信息学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.一种基于LBT的分布式图像压缩算法 [J], 董卓亚
2.一种改进的无线多媒体传感器网络分布式图像压缩算法 [J], 蒋鹏;吴建峰;董林玺
3.WMSNs的自适应分布式图像压缩算法 [J], 苏颜军;张瑞华
4.一种适用于WMSNs的分布式图像压缩算法 [J], 翟永平;罗武胜;鲁琴;肖学敏
5.基于多节点协作的WMSNs图像压缩算法 [J], 邬春明;郑宏阔;王艳娇;付饶;于明;孙勇
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基于测量矩阵优化的分布式压缩估计算法刘云;陈倩【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2018(044)003【摘要】In order to solve the problem of effective data estimation in distributed measurement of Wireless Sensor Network(WSN),a Distributed Compression Estimation Algorithm for Measurement Matrix Optimization (MMDCE) is proposed.It performs the distributed estimation of unknown parameter variables on a compressed dimension,and updates the measurement matrix by using adaptive random gradient recursion.The DCE is combined with the measurement matrix optimization,the optimization of convergence rate and estimated error accuracy are achieved.Simulation results show that compared with dNLMS algorithm and DCE algorithm,the algorithm has better convergence speed and higher precision of estimation error.%为更好地解决无线传感网分布式测量中有效数据估计问题,提出一种新的分布式压缩估计算法.通过在一个压缩维度上完成未知参数变量的分布式估计,并采用自适应随机梯度递归方法更新测量矩阵,将分布式压缩估计与测量矩阵优化相结合,实现收敛速度及估计误差精度的最优化.仿真结果表明,与dNLMS、DCE算法相比,该算法具有更快的收敛速度及更高的估计误差精度.【总页数】5页(P114-118)【作者】刘云;陈倩【作者单位】昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明650500;昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明650500【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于压缩感知的分布式协同估计算法 [J], 张亚东;姚彦鑫2.改进的压缩感知测量矩阵优化方法 [J], 麻曰亮;裴立业;江桦3.基于压缩感知的分布式MIMO信道估计算法研究 [J], 李明;郭云飞;丁亮4.一种基于压缩感知的卫星图像观测矩阵优化 [J], 张择书;郭永飞5.压缩感知测量矩阵优化混合方法 [J], 徐静;王彩云因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种基于LBT的分布式图像压缩算法董卓亚【摘要】In wireless multimedia sensor networks（WMSNs） ,The amountof image data gathered by camera nodes is very large. They need to be compressed and processing before transmission.But thememory,computation and energy limitation of individual sensor nodes. In order to overcome the low-power and high image quality requirements of WMSN,this paper studies the Lapped Biorthogonal Transform （LBT）theory and proposes a distributed image compression algorithm based on LBT in WMSNs. In this algorithm,based on the clusteringarchitecture,multi-nodes sharing the compression task of image compression results show that this distributed algorithm can greatly reduce the hardware cost and the energy consumptions in WMSNs.The lifetime of the WMSNs can also be prolonged many times in the case ofthe sensor nodes deployed densely.%无线多媒体传感器网络（WMSNs）中传感器节点采集的数据量非常大，在传输前需对大数据量的多媒体信息进行压缩处理。

WSN中的分布式压缩感知吕方旭;张金成;石洪君;王泉;王钰【期刊名称】《传感技术学报》【年(卷),期】2013(26)10【摘要】为了解决传统的压缩感知算法在无线传感器网络中实现的难题，首先研究了用定时器控制ADC进行随机压缩采样的压缩感知技术，实验表明，该方法有效可行。

在此基础上提出了基于无线传感器网络的分布式压缩感知算法。

该算法通过对随机压缩采样序列的拆分实现分布式压缩采样，最后利用合并后的采样值和CoSaMP算法完成对信号的重构。

仿真和实验表明，该方法能够在星型网络拓扑中实现以1/10的标准采样频率下实现信号的重构。

%In order to solve the problem of sampling with Compressive Sensing ( CS ) in Wireless Sensor Network ( WSN) ,the method of Randomly Compressive Sampling is studied,which uses Timer to control Analogy to Digital Converter. The experimental results show that the method is effective and feasible. On the basis of this, a new algorithm of Distributed Compressive Sensing in WSN is proposed, which realizes Distributed Compressive Sampling through distributing the random sequence. Then the algorithm of CoSaMP was used to reconstruct original signal with the joined sampling values. Simulation and experiment show that the proposed method can achieve analogy signal collection with a sampling frequency below 1/10 percentage of standard sampling frequency in a star network topology.【总页数】7页(P1446-1452)【作者】吕方旭;张金成;石洪君;王泉;王钰【作者单位】空军工程大学防空反导学院，西安710051;空军工程大学防空反导学院，西安710051;空军大连通信士官学校信息网络系，辽宁大连116600;空军工程大学防空反导学院，西安710051;空军工程大学防空反导学院，西安710051【正文语种】中文【中图分类】TP212.9【相关文献】1.自适应OFDM系统中基于分布式压缩感知的CQI反馈方案 [J], 高杨;宋荣方2.分布式压缩感知视频编码中CS帧的二次修正准则研究 [J], 林碧兰;郑宝玉;赵玉娟3.无线传感器网络中的分布式压缩感知技术 [J], 康莉;谢维信;黄建军;黄敬雄4.基于分布式压缩感知的能量收集WSNs [J], 汪鲁才;赵延昇;林海军;刘国锋5.基于分布式压缩感知的WSNs异常节点检测 [J], 孙璇;康海燕因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

分布式文件系统的数据压缩与解压缩技术在当今的信息时代，数据的产生和传输速度非常快。

而对于大规模的数据存储和管理，人们提出了分布式文件系统这一概念。

分布式文件系统是指将文件存储在多个独立的硬件设备上，通过网络连接实现对文件的访问和管理。

然而，随着数据规模的不断增长，分布式文件系统面临着数据存储和传输效率的挑战。

为了解决这个问题，一种有效的方法是利用数据压缩与解压缩技术。

数据压缩是指通过特定的算法和方法，将原始的数据按照一定的规则进行重新编码，从而减少数据的存储空间和传输带宽。

数据压缩可以分为无损压缩和有损压缩两种类型。

无损压缩是指压缩后的数据可以完全还原为原始数据，而有损压缩则是指压缩后的数据在一定程度上丢失了原始数据的一些细节和精确度。

在分布式文件系统中，对于存储和传输效率的要求较高，通常会使用无损压缩方法。

常见的无损压缩算法有哈夫曼编码、阿贝尔编码、LZ77等。

哈夫曼编码是一种变长编码的方法，它根据字符出现频率来构建一颗哈夫曼树，通过不同长度的编码来表示不同频率的字符。

阿贝尔编码是一种前缀编码方法，它将字符按照出现的概率进行排序，编码长度短的字符赋予较高的概率，编码长度长的字符赋予较低的概率。

而LZ77则是一种基于字典的压缩算法，它通过查找已经出现的字符串来进行压缩，能够在一定程度上提高压缩效率。

与数据压缩相对应的是解压缩。

解压缩是将压缩过的数据重新还原为原始数据的过程。

解压缩的过程是根据压缩算法中的编码规则和字典表来逆向操作，从而得到原始的数据。

在分布式文件系统中，数据的解压缩是访问和使用数据的基础，所以解压缩的速度也是一个重要的指标。

对于分布式文件系统来说，数据的压缩和解压缩需要在不同的节点上进行，即在分布式环境下的压缩和解压缩。

这对数据传输和存储的效率提出了更高的要求。

因此，分布式文件系统的数据压缩和解压缩技术需要具备高效性和可扩展性。

为了提高数据的压缩和解压缩效率，可以采用并行压缩和解压缩技术。

传感网络中自适应数据压缩算法的使用技巧与压缩比分析传感网络是由大量分布式传感器节点组成的一种网络结构，用于收集环境中的物理信息。

由于传感网络中的节点资源和能量有限，因此数据压缩是必不可少的。

自适应数据压缩算法在传感网络中具有重要的作用，能够有效地减少数据量，降低能耗，并提高网络的传输效率。

本文将介绍传感网络中自适应数据压缩算法的使用技巧，并对其压缩比进行分析。

一、自适应数据压缩算法的基本原理自适应数据压缩算法基于传感网络中的数据冗余性原理，通过识别和利用数据中的冗余信息，将冗余部分进行压缩，从而减小数据量和传输开销。

自适应数据压缩算法的基本原理包括以下几个方面：1. 数据冗余检测：传感网络中的数据通常具有一定的冗余性。

数据压缩算法通过分析数据的结构和特征，识别出数据中的冗余部分。

2. 压缩编码：压缩编码是自适应数据压缩算法的核心环节，通过将数据中的冗余部分进行编码表示，从而减小数据量。

常用的压缩编码方法包括哈夫曼编码、算术编码等。

3. 压缩解码：数据在传输到目标节点之后，需要进行解压缩操作，将压缩的数据恢复成原始数据。

二、自适应数据压缩算法的使用技巧1. 选择合适的压缩模型：在使用自适应数据压缩算法之前，需要选择合适的压缩模型。

不同的应用场景和需求可能需要不同的压缩模型，如常用的无损压缩和有损压缩。

在选择压缩模型时，需要综合考虑数据的信息量、压缩比、计算复杂度等因素。

2. 适应性参数设置：自适应数据压缩算法中有一些适应性参数需要根据具体的应用场景进行设置。

例如，数据窗口大小和丢失率参数可以影响压缩的效果。

合理设置这些参数可以提高压缩比和数据恢复的准确性。

3. 数据预处理：数据预处理是提高自适应数据压缩算法性能的重要步骤。

预处理可以包括数据归一化、降噪等操作，可以减小数据的噪声和冗余，提高压缩比和数据恢复的准确性。

4. 算法优化：对于自适应数据压缩算法，算法的优化可以提高算法的压缩速度和性能。

例如，使用并行计算和分布式计算等技术，可以加快压缩算法的运行速度；使用硬件加速技术，如GPU加速等，可以进一步提高算法的性能。

基于WMSNs的图像数据传输系统设计与实现张伏;刘红梅;张亚坤;王俊;邱兆美【期刊名称】《传感器与微系统》【年(卷),期】2015(000)004【摘要】无线多媒体传感器网络（ WMSNs）节点存在功耗大、体积大和抗损毁性差等问题，且不适合大规模使用。

该研究围绕WMSNs节点的关键技术展开研究，设计并实现了一个图像数据无线传输的低功耗、高效率的系统，该系统采用三层网络结构进行图像数据无线传输，构造了性能优化、结构优良的WMSNs，以此解决了WMSNs的图像传输关键问题。

在搭建的开发与测试环境中，完成了节点通信距离的测试和节点功耗测试。

测试结果表明：该测试平台性能良好，能够实现图像数据的可靠传输。

该研究为WMSNs图像数据传输系统设计提供研究基础和思路。

%Nodes of wireless multimedia sensor networks ( WMSNs ) has problems including large power consumption,large size and poor resistance to damage,which is not suitable for large-scale usage,an image data wireless transmission system of low power consumption and high efficiency is designed and realized based on research of key technology of WMSNs node,three-layer network structure is used for image data wireless transmission to form WMSNs with optimized performance and excellent structure,which solve key problems of image transmission of WMSNs. Communication distance test and power consumption test of nodes are completed in development and test system and environment. Test results show that performance of the test platform of is excellent,and image datascan be reliably transmitted. The research provides reaserch basis and ideas for design of WMSNs image data transmission system.【总页数】4页(P108-110,114)【作者】张伏;刘红梅;张亚坤;王俊;邱兆美【作者单位】河南科技大学农业工程学院，河南洛阳471003;河南科技大学农业工程学院，河南洛阳471003;河南科技大学农业工程学院，河南洛阳471003;河南科技大学农业工程学院，河南洛阳471003;河南科技大学农业工程学院，河南洛阳471003【正文语种】中文【中图分类】TP919【相关文献】1.基于WMSNs的图像压缩技术研究 [J], 杨海涛2.基于K-SVD的低信噪比WMSN视频图像稀疏去噪 [J], 罗晖;褚红亮;王世昌3.基于稀疏表示的WMSN红外和可见光图像融合 [J], 罗晖;刘洁丽;祁美丽4.基于WMSN的图像采集系统设计 [J], 苑伟;李华雷5.基于多节点协作的WMSNs图像压缩算法 [J], 邬春明;郑宏阔;王艳娇;付饶;于明;孙勇因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于字典学习的自动化图像压缩算法开发在当今数字化的时代，图像作为一种重要的信息载体，其数量呈爆炸式增长。

从我们日常拍摄的照片、医疗影像到卫星遥感图像，图像的应用无处不在。

然而，大量的图像数据也给存储和传输带来了巨大的挑战。

为了有效地解决这一问题，图像压缩技术应运而生。

在众多图像压缩算法中，基于字典学习的自动化图像压缩算法因其独特的优势，成为了研究的热点。

图像压缩的基本原理是去除图像中的冗余信息，同时尽可能地保留重要的视觉特征。

传统的图像压缩方法，如 JPEG 格式，通常基于离散余弦变换（DCT）等固定的变换方式。

然而，这些方法在处理复杂的图像内容时，往往难以达到理想的压缩效果。

而基于字典学习的方法则提供了一种更加灵活和自适应的解决方案。

字典学习的核心思想是从大量的图像数据中学习到一组“原子”，这些“原子”构成了一个字典。

在图像压缩过程中，原始图像可以通过这些字典中的原子的线性组合来近似表示。

通过选择合适的原子和组合系数，可以实现对图像的高效压缩。

在开发基于字典学习的自动化图像压缩算法时，首先需要解决的问题是如何构建有效的字典。

字典的质量直接决定了压缩效果的好坏。

一种常见的方法是通过对大量的图像样本进行训练，使用优化算法来学习字典中的原子。

为了提高字典的适应性和通用性，可以采用多尺度、多方向的字典结构，以更好地捕捉图像中的不同特征。

在字典构建完成后，接下来就是图像的编码过程。

在这个阶段，需要将原始图像分解为字典原子的线性组合，并计算出相应的组合系数。

为了提高编码效率，可以采用一些快速算法，如基于稀疏表示的编码方法。

这些方法利用了图像在字典下的稀疏性，能够在较短的时间内找到最优的编码系数。

同时，为了实现自动化的图像压缩，还需要考虑如何根据图像的特点自适应地调整压缩参数。

例如，对于纹理丰富的图像，可以选择较大的字典规模和较高的压缩比；而对于平滑的图像，则可以适当减小字典规模和压缩比，以避免过度压缩导致的图像质量下降。