[发明专利]一种用于无线传感网络的分布式图像压缩传输方法

说明书

技术领域

本发明涉及无线传感网络的图像压缩传输技术，特别是涉及用于无线传感网络的分布式图像压缩传输方法。

背景技术

无线传感网络中的数据压缩技术是对传感器采集的数据或者信息进行压缩，传感器网络中需要传输大量的数据，将待传输数据进行压缩再传输，可以有效减少网络中的通信能耗，所以数据压缩非常重要。然而压缩会产生计算能耗，所以在能量有限的无线传感网络中数据压缩机制的设计需要在通信能耗、计算能耗以及其它需要考虑的不同因素之间进行折衷。

图像压缩是数据压缩技术在数字图像上的应用。由于无线传感网络传感器节点能量受到极大限制的特点，多媒体信息处理一直是无线传感网络科研中的重大瓶颈问题。图像压缩应用在无线传感网络中的目的是减少图像数据中的冗余信息，从而用更加高效的格式存储和传输数据，减少网络中的通信能耗。

分布式图像压缩是多个节点互相交流协作，共同完成目标图像的压缩计算任务。由于图像信息量巨大，压缩图像需要较大的数据缓存空间及计算能耗。而且无线传感网络中，节点需要承担数据采集、信息计算与消息传输等任务，若是将网络中采集、计算、传输的压力集中在单个节点上，则不仅增加节点的存储与处理压力，更会减少该节点的寿命。分布式图像压缩在无线传感网络中的应用是把单个节点的复杂图像压缩计算任务分配到无线传感器网络中可以互相通信的多个传感器节点上，多个节点通过互相协作、交流，共同计算、存储及传输数据，合作完成复杂的图像压缩任务。通过分布式图像压缩能把单一节点的压缩计算任务平均分配到多节点承担，有效均衡网络能耗，有利于增加整个网络的生存周期。

发明内容

针对上述问题，本发明提出的分布式图像压缩传输方法，目的在于均衡无线传感网络处理图像信息的能耗，延长网络生命周期。

为实现上述目的，本发明提供基于一种用于无线传感网络的分布式图像压缩传输方法，包括如下步骤：：

步骤(1)在网络第一层的采集节点根据待传输图像的特征，对图像自动均匀分块，把要求的压缩参数及各个分块图像分别发送到网络第二层的多个编码节点；

步骤(2)在网络第二层的各个编码节点接收网络第一层采集节点发送的分块图像，各自对接收到的分块图像进行小波变换，再根据接收到的压缩参数采用基于小波变换的图像压缩算法对变换后的小波系数矩阵数据进行压缩编码，获得编码文件；其中的小波变换算法采用提升9-7小波变换，图像压缩算法采用分层小波树集合分割SPIHT(Set Partitioning In Hierarchical Trees)算法；

步骤(3)在网络第二层的各个编码节点把在步骤(2)中获得的编码文件发送到网络第三层的首个传输结点；

步骤(4)在网络第三层的传输节点多跳传输编码文件至目标节点；

步骤(5)在网络第三层的目标节点对接收到的所有编码文件进行解码及逆小波变换，对数据进行整合，重构图像。

上述技术方案中，步骤(1)所述的图像自动分块方法通过以下步骤实现：

(1.1)检测待传输图像是否为彩色图像并检测待传输图像的大小；

(1.2)若为灰度图像且图像小于50KB，则不分块图像；

(1.3)若为灰度图像且图像大于50KB，则将图像均分为4块；

(1.4)若为彩色图像且图像小于150KB，则将图像按红绿蓝三通道均分为3个子图像；

(1.5)若为彩色图像且图像大于150KB，则将图像按红绿蓝三通道均分为3个子图像，每个子图像再均分为4块，共分成12个分块图像。

上述技术方案中，步骤(2)所述对分块图像进行压缩编码的过程通过以下步骤实现：

(2.1)对接收到的分块图像进行提升9-7小波变换，一般进行5层小波分解；

(2.2)计算分层小波树集合分割SPIHT算法初始门限值，

初始门限值T₀＝2ⁿ，其中

初始化重要系数表LSP(List of Significant Pixels)为空集；

初始化不重要系数表LIP(List of Insignificant Pixels)，LIP＝{c(i,j)∈H}；

初始化不重要子集表LIS(List of Insignificant Sets)，

LIS＝{D(i,j)|c(i,j)∈H且具有非零子孙}；