中文摘要：

无线多媒体传感器网络由于引入了视频等多媒体信息，能更有效地监控现实世界。但其对QoS的保障提出了新要求，而且要求降低运动估计的复杂度，提高码率控制的精度。本研究将设计路由算法以提高实时性，建立传输可靠性的评估机制和自适应带宽分配方案，以提高QoS；研究运动矢量的分布特性，分析不同搜索模式的特点，建立搜索精度、搜索点数与运动矢量分布、搜索模式之间的关系，揭示部分失真准则（PDC）的参数与算法复杂度、图像质量之间的规律，根据图像复杂度和预测运动矢量的大小等信息自适应调整PDC中的参数，以降低运动估计算法的复杂度；另外，根据图像的复杂度和运动信息，结合应用的关注内容，进行感兴趣区域(ROI)的提取，明确量化参数与编码比特、宏块失真之间的关系，根据率失真理论进行码流分配，对于ROI块，自适应地选择高低码率模型，在降低码率控制误差的同时，提高ROI的图像质量。

结论摘要：

无线多媒体传感器网络由于引入了视频等多媒体信息，能更有效地监控现实世界。但其对网络安全及QoS的保障提出了新要求，而且要求降低运动估计的复杂度，提高码率控制的精度。本项目研究在网络安全及QoS保障方面，提出了一种新的无线传感器网络信任模型——nTRUST，并进一步考虑了节点剩余能量，改进后的模型可以达到均衡网络内节点能量消耗和延长整个网络生存周期目的；为了能及时有效地识别出无线传感器网络中的恶意节点,项目组提出了一种基于加权近邻分类法的合作型入侵检测方案。该检测方法是在已知少量传感器节点类型的情况下，抽取与已知恶意节点类型相关的传感器节点属性，建立关于全部参与网络活动的传感器节点的样本空间，根据已知的节点属性样本,通过加权近邻法对未知类型的传感器节点进行分类判定。该算法具有较低的误检率和较高的检测率的优点，同时降低了检测节点的能量消耗，延长了网络生存周期；另外，在WMSN的QoS保障方面，通过对图像降质敏感特征的研究，提出一种基于视觉感知的图像视频清晰度的无参考评价方法，该算法与主观视觉评价有良好的一致性和可靠性。在运动估计方面，在充分利用当前块的尺寸大小、预测运动矢量的大小和方向等隐含信息的基础上，提出了一种快速运动估计算法；另外，分析了运动矢量的分布特性和各种搜索模式的特点，将运动场预测和自适应阈值等技术相结合，提出了一种基于运动信息自适应的快速运动估计算法，两种算法在大大降低编码时间的同时，能保持同UMHexagonS算法几乎相同的率失真性能，有效地提高了H.264编码器的自适应能力和实时处理能力；另外，研究了运动估计中相关系数的分配规律，研究了自适应步长搜索方案对运动估计的影响，提出了一种基于自适应步长选择的NCC图像匹配算法，该算法继承了传统NCC算法的鲁棒性，具有良好的抗噪性，并大大提升了匹配速度。在码率控制方面，提出了一种改进的基本单元层码率控制算法，在基于图像复杂度和运动信息的基础上采用了时空加权模型预测平均绝对差值（MAD），并且结合MAD值的变化情况分配目标比特，该算法提高了码率的控制精度和图像的质量。