导读:本文包含了分布式图像压缩论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:分布式处理,图像压缩,小波变换,SPIHT
分布式图像压缩论文文献综述
吴恩霖[1]（2013）在《无线传感网络分布式图像压缩传输算法研究》一文中研究指出分布式图像压缩技术是无线传感网络的研究热点。在无线传感网络环境中，单个传感器节点的计算能力和能量严重受限。若是在无线传感网络中处理图像信息，由于巨大的数据计算能耗与通信能耗，对图像信息采取传统的集中式压缩处理会使单个传感器节点的能量很快耗尽，极大缩短网络生命周期。在无线传感网络中应用分布式图像压缩，可把单一节点的复杂计算任务有效均衡到周边节点，提高网络能耗均衡性，从而延长无线传感网络的生命周期。本文对无线传感网络中分布式图像压缩传输算法进行系统的研究，提出基于SPIHT的分布式图像压缩传输算法，并设计开发了图像处理演示平台。本文的主要工作及创新点如下：1.全面阐述了无线传感器网络中分布式数据处理技术的研究背景及相关理论，重点分析了分布式图像压缩技术的特点和应用前景。2.详细介绍了小波变换的主要理论以及小波变换在图像压缩中的应用，并且深入研究基于小波变换的图像压缩经典算法。3.提出分布式图像压缩传输算法。该算法简化了分布式结构的无线传感网络，对彩色图像实行分通道分块压缩传输，并在多个编码节点并行实现分块的SPIHT编码任务，克服了一般无线传感网络分布式网络结构复杂、节点能耗分配不均及通信能耗过大的缺点，有效提高无线传感器网络的生命周期。4.为提出的分布式图像压缩传输算法开发设计了图像处理演示平台。该平台有效实现并验证了本文提出的算法，操作效果良好，可以有效实现分布式图像压缩传输，均衡无线传感网络能耗，提高网络寿命，具有较强的实用性。(本文来源于《华南理工大学》期刊2013-11-20）
江卓斌[2]（2013）在《无线传感器网络多聚焦图像融合算法及分布式图像压缩技术研究》一文中研究指出无线传感器网络中的数据融合技术以及分布式数据处理技术是21世纪无线传感器网络的其中两个研究热点，其在军事、监控、医疗、家庭、及信息处理等领域中都具有非常广阔的应用前景。多聚焦图像融合技术和分布式图像压缩技术则是其中的研究热点。图像传感器与拍摄场景中不同目标具有不同的距离，无法同时聚焦到所有目标上，难以用一幅图像获得某一场景内所有目标的清晰数据，因此，运用多聚焦图像融合技术，可获得完整清晰的场景图像，提高目标识别率；另外，单个传感器节点的处理能力和能量有限，集中式处理会使传感器节点能量很快耗尽，减少网络生存时间，通过分布式图像压缩技术，可大大提高节点能耗均衡性，从而延长整个网络的生存时间。论文对多聚焦融合算法以及分布式图像压缩算法进行系统的研究，提出了改进的基于方向区域特征的多聚焦融合算法，以及基于SPIHT的分布式图像融合算法，并为之设计了操作处理平台，主要工作及创新点如下：1、全面阐述了无线传感器网络中图像融合技术及分布式数据处理技术的研究背景，重点分析了多聚焦图像融合以及分布式图像压缩的技术特点和常用算法，并详细介绍了小波变换的基本理论以及应用。2、提出了一种基于方向区域能量特征的多聚焦融合改进算法。该算法充分考虑小波变换系数的方向性原理，以小波变换后的不同方向区域特性作为融合系数的选择依据，充分利用了多聚焦图像小波变换后具有方向区域特征以及高频区域差异明显的特点，大大改善了多聚焦图像融合的效果。3、提出了基于SPIHT的分布式图像压缩算法。该算法对彩色图像进行分通道分块处理并在不同节点并行实现分块的SPIHT编码任务，克服了一般分布式编码能耗分配不均和无线收发能耗过大的缺点，与集中编码方式相比，可大大提高无线传感器网络的生命周期。4、分别为彩色多聚焦图像融合及分布式图像压缩设计了处理平台。处理平台均应用了本文提出的相关算法，操作效果较好，并在多聚焦图像融合系统的基础上，结合图像拼接技术设计出一套通用的融合处理操作平台，该平台整合了彩色多聚焦图像融合处理以及图像拼接融合处理的功能，充分结合了两种图像融合技术的优点，最大限度地对采集图像进行融合，减少网络数据传输量，具有较强的实用性。(本文来源于《华南理工大学》期刊2013-05-01）
赵玛丽[3]（2012）在《无线传感器网络中的分布式图像压缩算法的研究》一文中研究指出随着无线传感器网络技术的发展,基于无线传感器网络的图像应用也日益丰富。然而,图像数据含有大量的冗余信息,直接传送图像数据会导致较大的能量消耗,因此图像数据传输之前需要进行压缩。由于传感器节点体积微小,处理能力和能量严重受限,因而或者不能够独立执行压缩任务，或者独立执行会消耗很大的能量导致网络能耗不均衡。因此,通过各节点共享压缩传输任务以均衡网络能耗的分布式压缩成为一个研究热点。本文针对能量受限约束条件下无线传感器网络中的图像传输这一难题,对无线传感器网络中的分布式图像压缩算法进行了研究。本文的主要工作如下：(1)基于JPEG2000图像压缩标准中的分片思想,提出了一种基于簇头路由树的LEACH-C分布式图像压缩传输方案。该方案通过无线传感器网络中各节点任务共享、相互协作,克服了单个节点计算能力和能量有限的问题。(2)搭建了基于网络仿真器NS2的仿真环境对本文图像传输方案进行仿真。在深入研究NS2的层次结构与网络仿真方法基础上,论文在NS2中添加了基于路由树的分布式图像压缩传输方案,同时将其与基于最小传输能量(MTE)路由协议的集中式压缩方案,以及未添加路由树的分布式LEACH-C压缩传输方案进行了性能比较。仿真结果证明,与集中式方案比较,本文所提出的传输方案在网络能耗均衡方面具有很大优势,延长了系统的生命周期；与未添加路由树的LEACH-C方案相比,本文方案可节省系统总能耗约50%。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2012-11-30）
董卓亚[4]（2012）在《一种基于LBT的分布式图像压缩算法》一文中研究指出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,但是单节点能源受限,存储、处理能力相对较弱。针对无线多媒体传感器网络应用的高效、低耗能的需求这些问题,在图像压缩双正交重迭变换(LBT)的基础上,文中提出了一种基于此变换的分布式无线多媒体传感器网络图像压缩算法。即基于簇结构,把压缩任务分配给其他节点,通过多个节点相互协作,共同完成图像的压缩编码和传输。实验结果表明,在传感器节点散布不均且较为密集的情况下,该算法在高质量、低复杂度和低功耗等方面都有了很大的性能提高。(本文来源于《电子设计工程》期刊2012年15期）
蒋鹏,吴建峰,董林玺[5]（2012）在《一种改进的无线多媒体传感器网络分布式图像压缩算法》一文中研究指出针对无线多媒体传感器网络(WMSNs)中单个节点资源严重受限而难以直接处理和传输图像的问题,在分布式渐进图像压缩算法(DICA)的基础上,提出了一种改进的基于簇内分布式处理的图像压缩算法(ICDP),即在每个簇内通过能量优先选择原则选取辅助节点来协同完成JPEG2000图像压缩标准中的多级小波变换,从而实现图像的分布式处理和压缩。仿真结果表明,与DICA算法相比,ICDP算法能够在保证图像重建质量和压缩比相同的前提下,更好地平衡网络中各节点能耗,延长了网络的生命周期,更适合应用于资源受限、节点部署密集的WMSNs中。(本文来源于《传感技术学报》期刊2012年06期）
刘佳[6]（2011）在《无线多媒体传感器网络中分布式图像压缩算法的研究》一文中研究指出无线多媒体传感器是传统传感器在交互感知方式上的一次重大革新,其将内容丰富的多媒体信息如图像、音频和视频等引入到人与任意自然空间的交互中来,极大的扩展了人们的感知视野,满足了人们对日益复杂环境的监测需求。相比于只具备基础环境数据感知功能的传统传感器网络,无线多媒体传感器网络在未来的高科技战争、安全监测和工业生产中都有着更为广阔的应用前景。针对无线多媒体传感器网络进行图像处理时所面临的能耗和单个节点计算、存储能力受限的问题,本文首先根据无线多媒体传感器网络的特点,提出了叁层协同式的组网结构,并对分布式的相机节点唤醒机制进行了改进;然后在Leach协议的基础上,提出了适用于无线多媒体传感器网络图像处理的EFLBC分簇协议;最后,针对集中式的JPEG编码算法无法在无线多媒体传感器网络环境中实现的问题,对其进行了改进,提出了一种基于JPEG的多节点协作的分布式图像压缩算法。仿真结果表明,该算法在保证一定图像质量的情况下,可以极大的平衡网络负载,延长网络的生命周期。结合Zigbee技术与TinyOs技术设计并实现了无线多媒体传感器网络图像采集与传输系统。该系统能对进入感知区域的事件对象进行实时的图像采集,同时通过边传输边压缩的方式,将图像信息上传至本地PC机显示并存储。通过模拟实验测试,该系统各模块运行正常,验证了分布式图像压缩算法在无线多媒体传感器网络中进行图像采集和传输的可行性和有效性,达到了预期的目标。(本文来源于《沈阳航空航天大学》期刊2011-11-28）
苏颜军,张瑞华[7]（2011）在《WMSNs的自适应分布式图像压缩算法》一文中研究指出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。(本文来源于《计算机工程》期刊2011年16期）
杨小波[8]（2011）在《无线多媒体传感器网络中分布式图像压缩方案的研究》一文中研究指出无线多媒体传感器网络(WMSNs)是在传统无线传感器网络(WSNs)的基础上发展起来的具有音频、视频、图像等多媒体信息感知功能的新型传感器网络。同只具有简单环境数据采集功能的传统无线传感器网络相比,无线多媒体传感器网络能实现细粒度、精准信息的环境监测,在军事、民用、商业等领域具有非常广阔的应用前景。基于对无线多媒体传感器网络未来广阔应用前景的认识,尤其是考虑到其在构建未来海、陆、空、天一体化战场态势信息感知系统中的巨大应用价值,本论文围绕无线多媒体传感器网络中的图像信息分布式压缩展开研究,现将论文主要研究结果与结论归纳如下:1.提出了一种适用于无线多媒体传感器网络的分簇方法,并将新方法相比传统的LEACH协议进行了实验比较,结果表明:比较于传统的LEACH协议,本文提出的方案在延长网络生存周期、提高网络的覆盖度、增强负载平衡性等方面具有较大改进。2.总结了无线多媒体传感器网络中图像压缩面临的问题及已有解决方案的局限,然后在研究DCT变换及JPEG图像压缩算法的基础上,提出了一种新的适用于无线多媒体传感器网络的的图像分布式处理算法。仿真结果表明,该方法能在计算、存储资源非常有限的节点上有效的实现图像编码和传输,与“集中处理”方式相比,该分布式处理算法能成倍地提高整个网络的生命周期,能量消耗更加均匀,具有极其优异的性能。该算法在传感器网络中的应用有助于推动无线多媒体传感器网络进一步走向实用化。3.设计了面向分布式图像压缩的多媒体硬件原型系统,并介绍了图像传感器硬件节点、驱动程序、用户空间程序以及客户端程序的设计。最后给出了图像经过采集、编码、传输、解码并还原的成像效果图。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2011-03-01）
孔繁锵,吴宪云[9]（2011）在《基于分布式信源编码和感兴趣区域编码的干涉多光谱图像压缩(英文)》一文中研究指出基于干涉多光谱图像特点和应用环境要求,提出一种基于分布式信源编码和感兴趣区域编码的干涉多光谱图像压缩算法。编码端通过关键帧预测出边信息帧,然后联合估计的边信息帧和插值分布的概率模型在编码端进行比特平面码率估计,最后采用基于率失真提升的感兴趣区域编码,调整图像不同区域的率失真斜率来进行更合理的码率分配。实验结果表明,该算法比传统算法更好地保护了多光谱图像的光谱信息。在不同压缩比的情况下,这种编码方式在干涉多光谱图像压缩系统中可获得较好的效果,算法复杂度低。(本文来源于《宇航学报》期刊2011年02期）
张龙妹,陆伟,史浩山[10]（2010）在《一种适用于多跳WMSNs的分布式图像压缩算法》一文中研究指出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。(本文来源于《西北工业大学学报》期刊2010年05期）
分布式图像压缩论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
无线传感器网络中的数据融合技术以及分布式数据处理技术是21世纪无线传感器网络的其中两个研究热点，其在军事、监控、医疗、家庭、及信息处理等领域中都具有非常广阔的应用前景。多聚焦图像融合技术和分布式图像压缩技术则是其中的研究热点。图像传感器与拍摄场景中不同目标具有不同的距离，无法同时聚焦到所有目标上，难以用一幅图像获得某一场景内所有目标的清晰数据，因此，运用多聚焦图像融合技术，可获得完整清晰的场景图像，提高目标识别率；另外，单个传感器节点的处理能力和能量有限，集中式处理会使传感器节点能量很快耗尽，减少网络生存时间，通过分布式图像压缩技术，可大大提高节点能耗均衡性，从而延长整个网络的生存时间。论文对多聚焦融合算法以及分布式图像压缩算法进行系统的研究，提出了改进的基于方向区域特征的多聚焦融合算法，以及基于SPIHT的分布式图像融合算法，并为之设计了操作处理平台，主要工作及创新点如下：1、全面阐述了无线传感器网络中图像融合技术及分布式数据处理技术的研究背景，重点分析了多聚焦图像融合以及分布式图像压缩的技术特点和常用算法，并详细介绍了小波变换的基本理论以及应用。2、提出了一种基于方向区域能量特征的多聚焦融合改进算法。该算法充分考虑小波变换系数的方向性原理，以小波变换后的不同方向区域特性作为融合系数的选择依据，充分利用了多聚焦图像小波变换后具有方向区域特征以及高频区域差异明显的特点，大大改善了多聚焦图像融合的效果。3、提出了基于SPIHT的分布式图像压缩算法。该算法对彩色图像进行分通道分块处理并在不同节点并行实现分块的SPIHT编码任务，克服了一般分布式编码能耗分配不均和无线收发能耗过大的缺点，与集中编码方式相比，可大大提高无线传感器网络的生命周期。4、分别为彩色多聚焦图像融合及分布式图像压缩设计了处理平台。处理平台均应用了本文提出的相关算法，操作效果较好，并在多聚焦图像融合系统的基础上，结合图像拼接技术设计出一套通用的融合处理操作平台，该平台整合了彩色多聚焦图像融合处理以及图像拼接融合处理的功能，充分结合了两种图像融合技术的优点，最大限度地对采集图像进行融合，减少网络数据传输量，具有较强的实用性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
分布式图像压缩论文参考文献
[1].吴恩霖.无线传感网络分布式图像压缩传输算法研究[D].华南理工大学.2013
[2].江卓斌.无线传感器网络多聚焦图像融合算法及分布式图像压缩技术研究[D].华南理工大学.2013
[3].赵玛丽.无线传感器网络中的分布式图像压缩算法的研究[D].北京邮电大学.2012
[4].董卓亚.一种基于LBT的分布式图像压缩算法[J].电子设计工程.2012
[5].蒋鹏,吴建峰,董林玺.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].传感技术学报.2012
[6].刘佳.无线多媒体传感器网络中分布式图像压缩算法的研究[D].沈阳航空航天大学.2011
[7].苏颜军,张瑞华.WMSNs的自适应分布式图像压缩算法[J].计算机工程.2011
[8].杨小波.无线多媒体传感器网络中分布式图像压缩方案的研究[D].南京邮电大学.2011
[9].孔繁锵,吴宪云.基于分布式信源编码和感兴趣区域编码的干涉多光谱图像压缩(英文)[J].宇航学报.2011
[10].张龙妹,陆伟,史浩山.一种适用于多跳WMSNs的分布式图像压缩算法[J].西北工业大学学报.2010