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视觉传感器网络中基于散度模型的协作式图像压缩机制
  • ISSN号:1000-436X
  • 期刊名称:通信学报
  • 时间:0
  • 页码:69-78
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]湖南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410082, [2]湖南省可信系统与网络重点实验室,湖南长沙410082
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60973031); 国家教育部博士点基金资助项目(20100161110025); 湖南省自然科学基金资助项目(09JJ6097)
  • 相关项目:传感器网络中不依赖MAC认证的虚假数据过滤机制研究
中文摘要:

结合视觉传感器网络的协同工作特性,提出一种基于散度模型的图像压缩机制。理论分析和实验结果表明,该压缩机制不仅可以减少图像数据量,而且由于压缩后每字节数据所含信息量由各簇内节点的二值量化像素均分,不会引起传输错误在图像中大面积扩散。相比于采用传统的图像压缩算法,随着平均分组丢失率的增高,接收图像峰值信噪比较高。

英文摘要:

Utilizing the feature of cooperation in visual sensor networks,an image compression algorithm based on di-vergence model was proposed.Analysis and experimental results demonstrate that the compression scheme proposed can reduce the amount of image data effectively.And,due to the information represented by one byte is shared by several cluster nodes' bi-level pixels after compression,the degradation of received images is controlled.Comparing with the tra-ditional image compression algorithms,the quality of received image measured by PSNR is higher,as the average packet loss rate increases.

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期刊信息
  • 《通信学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国通信学会
  • 主编:杨义先
  • 地址:北京市丰台区成寿寺4路11号邮电出版大厦8层
  • 邮编:100078
  • 邮箱:
  • 电话:010-81055478 81055481
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-436X
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2102/TN
  • 邮发代号:2-676
  • 获奖情况:
  • 信息产业部通信科技期刊优秀期刊二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:25019