基于NMF的WMSNs图像压缩编码算法研究
发布时间：2022-12-07 01:25
作为传统的无线传感器网络（Wireless Sensor Networks,WSNs）的延伸和发展,无线多媒体传感器网络（Wireless Multimedia Sensor Networks,WMSNs）现今已大量投入环境监测、军事监控、智能家具等实际领域的应用。其节点能够感知的大量多媒体信息对于各种不断更新的应用而言至关重要,其中图像则是最常见、也是最为直观、最受青睐的信息呈现方式。而WMSNs中节点的处理能力和存储数据的能力有限,且节点的能耗也严重受限,所以如何在对图像进行压缩以降低数据传输能耗的基础上保持高压缩比成为WMSNs领域中亟待解决的问题。针对无线多媒体传感器网络自身受各类资源总量限制的特性,结合非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization,NMF）理论,本文首先提出一种基于NMF的多点协作图像压缩传输策略。相机首先将采集到的图像分块发送给簇内普通节点,普通节点使用NMF算法对收到的分块图像进行压缩并发送给簇头节点,簇头将数据发送给基站,由基站进行图像恢复工作。仿真实验表明,本文提出的基于NMF算法的图像压缩传输策略与JPEG2000...
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
专业术语注释表
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究现状
1.3 研究内容
1.4 论文结构安排
第二章 WMSNs图像压缩相关研究
2.1 WMSNs图像压缩概述
2.2 WMSNs图像压缩基础
2.2.1 WMSNs图像压缩的必要性
2.2.2 WMSNs分布式图像压缩算法性能评价标准
2.3 WMSNs图像压缩研究现状
2.4 面临的挑战
2.5 本章小结
第三章 非负矩阵分解和张量分析理论
3.1 非负矩阵分解压缩原理
3.1.1 基于非负矩阵分解的图像压缩原理
3.1.2 针对代价函数的优化求解原理
3.2 张量分析原理
3.2.1 基本概念
3.2.2 多层非负张量分解
3.3 本章小结
第四章 基于NMF的WMSNs分布式图像压缩技术
4.1 网络拓扑结构
4.2 网络能耗模型
4.3 基于NMF的灰度图像压缩机制
4.3.1 基于NMF的分块压缩算法
4.3.2 具体方案描述
4.4 仿真实验及能耗
4.4.1 仿真实验相关参数
4.4.2 能量消耗分析
4.5 灰度图像重构及性能分析
4.5.1 重构过程简述
4.5.2 重构性能分析
4.6 本章小结
第五章 基于MNMF的WMSNs分布式图像压缩技术
5.1 网络拓扑结构
5.2 基于MNMF的彩色图像压缩机制
5.2.1 基于MNMF的分块压缩算法
5.2.2 具体方案描述
5.3 仿真实验及能耗
5.3.1 仿真实验相关参数
5.3.2 能耗分析
5.4 彩色图像重构与性能分析
5.4.1 重构过程简述
5.4.2 重构性能分析
5.4.3 不同秩机制对比
5.5 本章小结
第六章 总结与展望
参考文献
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于无线多媒体传感器网络特征提取的图像压缩算法[J]. 聂财香. 信息通信. 2017(04)
[2]嵌入式无线传感器压缩图像特征提取优化仿真[J]. 宋利敏,王莉丽. 计算机仿真. 2017(01)
[3]一种结合人眼对比度感知特性的彩色图像压缩算法[J]. 姚军财. 液晶与显示. 2016(06)
[4]Image compression scheme based on PCA for wireless multimedia sensor networks[J]. Zhou Wei,Sun Lijuan,Guo Jian,Liu Linfeng. The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications. 2016(01)
[5]基于WMSNs的图像压缩技术研究[J]. 杨海涛. 信息通信. 2015(12)
[6]一种基于字典学习的压缩感知视频编解码模型[J]. 郭继昌,金卯亨嘉. 数据采集与处理. 2015(01)
[7]基于压缩感知的低能耗图像传感器节点研究[J]. 俞啸,张立,杨静,赵强. 电子技术应用. 2014(12)
[8]基于改进提升小波变换SPIHT的图像压缩算法[J]. 丁晓峰,何凯霖. 计算机测量与控制. 2014(11)
[9]基于稀疏变换的图像压缩方法的研究[J]. 刘红珍,吕伟杰,陈霞. 系统仿真技术. 2014(03)
[10]无线多媒体传感器网络拥塞感知的流控制机制[J]. 曹磊,韩涛,张婧,沈航,白光伟. 南京大学学报(自然科学). 2014(02)
博士论文
[1]多尺度张量逼近及应用[D]. 史加荣.西安电子科技大学 2012
[2]WMSNs在云计算中心节能减排中的关键技术研究[D]. 刘航.大连理工大学 2011
[3]无线多媒体传感器网络节能关键技术研究[D]. 沙超.南京邮电大学 2011
[4]多媒体传感器网络中服务质量保障问题的研究[D]. 孙岩.北京邮电大学 2007
本文编号：3711982
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
专业术语注释表
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究现状
1.3 研究内容
1.4 论文结构安排
第二章 WMSNs图像压缩相关研究
2.1 WMSNs图像压缩概述
2.2 WMSNs图像压缩基础
2.2.1 WMSNs图像压缩的必要性
2.2.2 WMSNs分布式图像压缩算法性能评价标准
2.3 WMSNs图像压缩研究现状
2.4 面临的挑战
2.5 本章小结
第三章 非负矩阵分解和张量分析理论
3.1 非负矩阵分解压缩原理
3.1.1 基于非负矩阵分解的图像压缩原理
3.1.2 针对代价函数的优化求解原理
3.2 张量分析原理
3.2.1 基本概念
3.2.2 多层非负张量分解
3.3 本章小结
第四章 基于NMF的WMSNs分布式图像压缩技术
4.1 网络拓扑结构
4.2 网络能耗模型
4.3 基于NMF的灰度图像压缩机制
4.3.1 基于NMF的分块压缩算法
4.3.2 具体方案描述
4.4 仿真实验及能耗
4.4.1 仿真实验相关参数
4.4.2 能量消耗分析
4.5 灰度图像重构及性能分析
4.5.1 重构过程简述
4.5.2 重构性能分析
4.6 本章小结
第五章 基于MNMF的WMSNs分布式图像压缩技术
5.1 网络拓扑结构
5.2 基于MNMF的彩色图像压缩机制
5.2.1 基于MNMF的分块压缩算法
5.2.2 具体方案描述
5.3 仿真实验及能耗
5.3.1 仿真实验相关参数
5.3.2 能耗分析
5.4 彩色图像重构与性能分析
5.4.1 重构过程简述
5.4.2 重构性能分析
5.4.3 不同秩机制对比
5.5 本章小结
第六章 总结与展望
参考文献
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于无线多媒体传感器网络特征提取的图像压缩算法[J]. 聂财香. 信息通信. 2017(04)
[2]嵌入式无线传感器压缩图像特征提取优化仿真[J]. 宋利敏,王莉丽. 计算机仿真. 2017(01)
[3]一种结合人眼对比度感知特性的彩色图像压缩算法[J]. 姚军财. 液晶与显示. 2016(06)
[4]Image compression scheme based on PCA for wireless multimedia sensor networks[J]. Zhou Wei,Sun Lijuan,Guo Jian,Liu Linfeng. The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications. 2016(01)
[5]基于WMSNs的图像压缩技术研究[J]. 杨海涛. 信息通信. 2015(12)
[6]一种基于字典学习的压缩感知视频编解码模型[J]. 郭继昌,金卯亨嘉. 数据采集与处理. 2015(01)
[7]基于压缩感知的低能耗图像传感器节点研究[J]. 俞啸,张立,杨静,赵强. 电子技术应用. 2014(12)
[8]基于改进提升小波变换SPIHT的图像压缩算法[J]. 丁晓峰,何凯霖. 计算机测量与控制. 2014(11)
[9]基于稀疏变换的图像压缩方法的研究[J]. 刘红珍,吕伟杰,陈霞. 系统仿真技术. 2014(03)
[10]无线多媒体传感器网络拥塞感知的流控制机制[J]. 曹磊,韩涛,张婧,沈航,白光伟. 南京大学学报(自然科学). 2014(02)
博士论文
[1]多尺度张量逼近及应用[D]. 史加荣.西安电子科技大学 2012
[2]WMSNs在云计算中心节能减排中的关键技术研究[D]. 刘航.大连理工大学 2011
[3]无线多媒体传感器网络节能关键技术研究[D]. 沙超.南京邮电大学 2011
[4]多媒体传感器网络中服务质量保障问题的研究[D]. 孙岩.北京邮电大学 2007
本文编号：3711982
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