预处理技术在无线多媒体传感器网络高效数据压缩

文摘

我们已经提出了高效的数据压缩预处理技术在无线多媒体传感器网络。为此,我们分析多媒体数据的特点,无线多媒体传感器网络的环境下。拟议中的预处理技术考虑感觉到多媒体数据的特点进行第一阶段预处理通过删除低优先级位,不影响图像质量。第二阶段预处理也执行恢复高优先级位。通过执行这些二级预处理技术,可以减少大型多媒体数据的大小。展示我们的技术的优越性,我们模拟现有的多媒体数据压缩方案有/没有我们的预处理技术。我们的实验结果表明,我们提出的技术提高压缩比,同时减少压缩操作相比,现有的压缩方案没有预处理技术。

1。介绍

近年来,随着硬件技术的发展和监测计划,申请收集声音和图像等多媒体数据使用多媒体传感器增加(1,2]。随着多媒体数据在简单的数据非常大的在传统的传感器网络中,传感器网络的网络生命周期能源消耗显著降低是由于过量的特别是节点传输多媒体数据(3]。此外,多媒体数据增加了数据传输的时间和数据接收率下降。因此,现有的基于传统传感器网络计划不适合环境收集多媒体数据(3,4]。

有必要使用压缩方案来缓解这些问题。然而,大多数现有的传感器数据压缩方案是基于信号压缩小波和变量等量化和编码压缩5]。这些研究不适合基于无线传感器网络的环境。无线多媒体传感器网络的压缩方案是处于初期阶段。考虑到这一点,一种新的压缩方案基于中国剩余定理提出了多媒体数据的(6]。基于中国剩余定理的压缩方案考虑无线多媒体传感器网络的特点和局限性。然而,现有的压缩方案仍然遭受能源消耗在无线多媒体传感器网络能量有限。

在本文中,我们提出了预处理技术在无线多媒体传感器网络高效数据压缩。拟议的技术考虑感觉到多媒体数据的特点进行第一阶段预处理通过删除低优先级位,不影响图像质量。第二阶段预处理也执行恢复高优先级位。通过执行这些二级预处理技术,可以减少大型多媒体数据的大小。

本文的其余部分组织如下。部分2概述和分析了现有的压缩方案。节3,我们提出我们的预处理技术在无线多媒体传感器网络高效数据压缩。部分4显示了模拟实验和比较了现有的计划与方案。最后,我们目前的结束语部分5。

2。相关的工作

现有的多媒体数据压缩方案可以归为第一和第二代计划7]。第一代方案,诸如基于DCT压缩(8],EZW [9],SPIHT [10),和EBCOT (11)更强调如何将多媒体数据中包含的信息是有效的编码而第二代方案,如锥体(12),定向分解(13],分割[14),而矢量量化(15更重视如何利用和从多媒体数据中提取有用的信息。然而,现有的压缩方案要求高昂计算能力和大内存压缩过程。由于无线传感器节点的硬件限制,这些研究不适合基于无线传感器网络的环境。考虑到这一点,基于中国剩余定理的压缩方案提出了多媒体数据(6]。然而,现有的压缩方案遭受能源消耗在无线多媒体传感器网络能量有限。因此,有必要研究一种预处理技术考虑无线多媒体传感器网络的特点,提高压缩效率的方案。

3所示。高效的数据压缩的预处理技术

本文对于压缩效率的最大化,我们提出的预处理技术,包括动态区域提取和位平面进行压缩方案之前删除。通过这样做,该方案减少了数据压缩操作,提高了压缩比,最大限度地减少能源消耗产生的数据传输,将剩余的数据而不是原始多媒体传感器数据。

3.1。(1):预处理技术提取动态区域

一般来说,无线多媒体传感器网络需要安装成本和分发一些多媒体传感器节点和许多普通传感器节点在一起。如图1,第一个检测是通过一般标量传感器节点。当检测到异常信号(事件),多媒体传感器节点附近执行第二检测详细的监测。传感器节点的分布式网络的位置是固定的。随着多媒体传感器节点是专为单向射击,它连续拍摄的图像数据空间,以便检测到异常信号通过调整拍摄角度的感知数据传送给基站。

图2显示感觉到图像的特点,在无线多媒体传感器网络。图中所示2、无线多媒体传感器节点连续拍摄的形象空间检测到异常信号,这样一个具有相当规模的动态区和一个静态区发生根据。通过考虑特征,整个感知数据的传输导致不必要的沟通成本。它也减少了网络的生命周期。为了解决这些问题,该方案提取和压缩高效动态区。

首先,重要的是要检测的动态区域的感知数据。因为它需要一个高算术运算成本比较检测阶段中的所有像素的动态区域,它不是有效的。因此,该方案生成虚拟比较块通过像素聚类和图像变化检测和使用它作为传输单元,如图3。随着虚拟比较块用作传输单位,应该没有影响压缩基于中国剩余定理(3]。虚拟的条件比较块定义如下的压缩方案基于中国剩余定理。

条件1。随着连续小数利用中国剩余定理是至少两个或两个以上的,必须能够表达的比较数据块有两个连续的小数。

条件2。实际的数据传输到基站是剩下的余数是低于特定的变量类型的最大表达范围最大效率。

条件3。容易恢复原始数据和数据块,这是一个广场的结构适用于QCIF格式。

通过上面的条件,可能利用的最大的块大小是3×3像素(省略了证明由于空间限制)。

虚拟比较块生成一个网格形状的感知形象。在(1),该方案集群内所有像素的颜色对应的虚拟块比较和计算其平均值。在这个时候,如果颜色在虚拟的平均值比较块的最初感觉图像和当前感觉到图像阈值以上,他们应该被视为动态领域如下:

图4显示动态的检测区和传输区域的提取。通过平均值的对比的颜色在虚拟块比较,动态区域必须被传播。相应的基于中国剩余定理的动态区域压缩传输到基站。在这个时候,当数据包传输在虚拟比较块单元,不必要的数据传输发生由于头和拖车。为了解决这样的问题,该方案传输动态区域在一个数据包通过建立和最大传输区域的提取。通过这个过程,该方案减少了能源消耗的部分压缩和传输的动态区域。

3.2。预处理技术(2):删除位平面数据

传感器节点是基于有限的能源和驱动的计算性能,因此它需要额外的压缩模块来执行数据压缩。然而,它需要大量的安装成本。考虑这一点,传输原始数据是常见的现有方案。图5展示了多媒体传感器数据在无线多媒体传感器网络的结构。无线多媒体传感器网络的图像数据感觉到有一个数据位的像素结构单元,每个像素都有八位(0 ~ 255)每个颜色通道(R, G, B)如图5。同一位被绑定在一起,构成一个完整的位平面。因此,彩色图像由24位飞机。尽管数据大小的位平面是等价的,其表达的信息的数量和重要性是不同的。例如,每个位最重要的7位平面可以表达128年,但每一位最低的重要0位平面只能表达1。换句话说,最重要位平面显示一个大的颜色变化和最低的位平面显示了小变色。

在此基础上分析,图6显示图像质量的变化根据位平面删除。当最重要的位平面删除,严重损害原始数据的质量。然而,当低有效位平面数据删除,它并不在很大程度上影响原始数据的质量。从结果,当所有的位平面数据不能传送,高质量的图像可以被删除数据保持在最低的位平面。在该方案,图像数据的预处理(2)执行基于这个事实。

结果显示预处理(2),选择几位平面数据传输数据。因此,该方案减少了能源消耗,提高整个网络的生命周期利用这种预处理技术。

4所示。绩效评估

我们开发了基于JAVA的模拟器评估现有的多媒体数据压缩方案(6有/没有我们的预处理技术。这种模拟是由构建环境绩效评估表所示1。

为了进行绩效评估,我们使用Xiph.org[提供的压缩标准mpeg - 4图像16]。图7显示了这个示例的图像压缩标准mpeg - 4图像。这种模拟是针对图像有CIF(到岸价)和QCIF(季度CIF)决议通常收集的无线多媒体传感器网络。在表2图像分类指出,空间复杂性和运动,“A”的形象表达一个小级别的空间复杂性和运动而“B”代表的形象表达了中层空间复杂性和运动(17]。此外,无线多媒体传感器网络的分布特征和监测特征类似于闭路电视(CCTV)。因此,在这个模拟中,绩效评价是由收集实际闭路电视的图像。有关图像闭路电视图像(18)火灾发生在韩国釜山地铁Daeti车站8月27日,2012年,模拟我们CIF和QCIF格式转换。图8显示了这个示例闭路电视图像的图像。

图9显示了标准的压缩比每帧图像和闭路电视图像的预处理技术的方案。绩效评估是由移植预处理技术和预处理技术在现有的方案。预处理技术表明动态区域提取和预处理技术# 2、# 4和# 6显示删除位平面,分别。根据实验结果,以防预处理技术应用,压缩比提高的区域压缩减少提取动态区域,同时通过压缩区域只传输相关的区域。此外,在预处理技术应用,压缩比也提高了压缩由于一些飞机的数量是减少了调整多媒体传感器数据的质量通过删除一些飞机根据应用程序。在案例1位平面被删除,预处理技术提高压缩效率12.5%灰度图像的基础上,但是,图像信息丢失;因此,适当的设置应根据应用程序。此外,如果移植预处理技术到央视形象,形象变化严重出现,这将导致动态区域提取相对较宽,因此它并不会提高压缩效率在更大程度上比优化的图像。尽管如此,预处理技术属于算术运算删除位平面,导致没有很大的影响。因此,现有的计划与预处理技术和现有的方案与预处理技术提高数据压缩率约25%和42.9%,分别在现有的方案,而无需预处理技术。此外,当预处理技术和预处理技术同时嫁接,现有方案提高了数据压缩率约49.2%没有预处理技术在现有的方案。

图10显示了压缩算术运算数量与预处理技术在现有的方案。预处理技术需要逐像素比较操作之前的图像以提取的动态区域,使其不可避免的进行大规模的算术运算。为了减少这个,每层数据进行比较,但它还需要大规模的算术运算。在嫁接预处理技术压缩操作数量减少,可以用这一事实来解释压缩操作减少那么多因为简单的位平面删除由于删除操作不需要压缩操作。预处理技术会提高压缩效率12.5%灰度图像的基础上,1位平面时删除。然而,由于图像信息可能发生的损失,重要的是要正确地设置根据应用程序。

5。结论

在本文中,我们提出了预处理技术在无线多媒体传感器网络高效数据压缩。为此,我们分析多媒体数据的特点,无线多媒体传感器网络的环境下。该方案考虑感觉到多媒体数据的特点进行第一压缩通过删除低优先级位,不影响图像质量。第二阶段压缩也是基于中国剩余定理的恢复执行高优先级位。通过执行这两级压缩,可以减少大型多媒体数据的大小。展示我们的技术的优越性,我们模拟现有的多媒体数据压缩方案有/没有我们的预处理技术。因此,它展示了通过绩效评估提出的预处理方案显著提高压缩比,同时减少压缩操作比较现有的压缩方案没有预处理技术。在未来的工作中,我们计划研究的有效传输方案考虑压缩数据的特征。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项研究得到了MSIP(科技部、ICT和未来规划),韩国,在期(信息技术研究中心)支持程序(NIPA - 2014 - h0301 - 14 - 1022)监督的海椰子(国家信息产业促进机构)和C-ITRC(融合信息技术研究中心)支持程序(NIPA - 2014 - h0401 - 14 - 1007)监督的海椰子(国家信息产业促进机构)的ICT MSIP / IITP R & D项目- - - - - -- - - - - -- - - - - -,开发高性能视觉大数据发现的大规模实时数据分析平台,并由教育部(MOE)和韩国国家研究基金会(NRF)通过区域创新人力资源培训项目(没有。2013 h1b8a2032298)。

引用

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