1、因此，需要设计出特定的路由技术和物理层协议。本章小结本章节首先阐述了的概念及特点，然后又介绍了的应用领域研究现状等问题。最后引出了，并介绍了它的概念特点体系结构应用领域等内容。万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第三章基于相关性的多源图像融合第三章基于相关性的多源图像融合密集部署的中，相邻相机节点的视角范围存在不同程度的重合，这将导致相机节点采集的图像之间存在大量的冗余信息。因此，通过计算相机节点之间的相关性，评估出网络中冗余信息的大小，并通过图像融合消除网络中的冗余信息，从而可延长网络的生命周期。图像融合概述图像融合是指对多幅初始采集的图像采用定的算法最终生成幅或几幅图像的过程，得到的融合图像不仅含有更加丰富和准确的信息，而且还去除了初始图像中的冗余信息。本文主要研究两种类型的图像融合。

2、万方数据第六章总结与展望总结展望参考文献附录攻读硕士学位期间撰写的论文附录攻读硕士学位期间参加的科研项目致谢万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文专用术语注释表专用术语注释表缩略词说明无线传感器网络无线多媒体传感器网络电子不停车收费系统视角范围尺度不变特征转换算法随机抽样致性算法超宽带服务质量直接线性变换万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第章绪论第章绪论课题背景无线多媒体传感器网络工业过程控制如图像压力温度等多媒体信息可用于实时工业过程控制。自动化生产过程中，集成了机器视觉系统的可简化和增加视觉检查和自动操作系统的灵活性。减少无线多媒体传感器网络信息的方法般情况下，采用两种方法减少图像的信息。减少图像信息的方法可以分为单视图方法和多视图方法。单视图方法通过采用事件检测和事件压缩两种技术。

3、体传感器网络面临的挑战可采集图像视频音频等多媒体信息，但是随着计算机技术和多媒体技术的不断发展，人们的需求也不断提高，这些都对提出了新的挑战。由于可采集到更多的传感信息，因此要求提供更高的数据速率和带宽。因此，不同的编码方法如信源编码和分布式编码都可以延长网络的生命周期，减少带宽的使用量。多媒体传感器可以采集图像视频和音频等信息，而不只是简单的文本数据。因此，图像融合等图像处理都会产生巨大的能耗。虽然功率清除技术是个暂时的解决办法，但是也应该有专业的处理技术。安全性是所面临的个重要问题，因为在无线信道上没有物理保护。在无线局域网中传统的安全机制与不相适应。因此，需要为设计个轻量级的安全机制。中的大多数路由协议主要集中于节能减排的问题，都忽略了。远程医疗高丢包率和延迟等可能会导致灾难性的后果。

4、无线多媒体传感器网络概述无线多媒体传感器网络的概念与特点无线多媒体传感器网络的应用领域无线多媒体传感器网络面临的挑战本章小结第三章基于相关性的多源图像融合图像融合概述图像融合技术多源图像融合技术图像空间相关性概述空间相关性的概念及模型空间相关性的计算方法本章小结第四章基于小波变换的多视角多聚焦图像融合算法多视角多聚焦图像融合概述多视角多聚焦图像融合的概念多视角多聚焦图像融合模型图像的小波变换算法小波变换的概念小波变换系数基于小波变换的多视角多聚焦图像融合算法多视角多聚焦图像配准基于小波变换的图像融合算法实验仿真与结果分析本章小结第五章基于能耗均衡的图像拼接算法图像拼接技术图像拼接技术的概念自动缝合技术网络能耗模型基于能耗均衡的图像拼接算法基于能耗均衡的图像拼接算法仿真实验与结果分析本章小结。

5、是第步，并且第二步中要使用第步的结果。将相机节点采集图像变换到更适合于处理的空间域然后将传输的图像量化。熵编码之后采用图像压缩算法。此时，就会形成可直接传输的比特流。在解码器端，进行上述相反的过程，重构出最初的图像。与第代相比较而言，第二代图像编码方法要求更强大的计算处理能力。因此，现万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第二章无线多媒体传感器网络概述在的研究重点是调整和修改第代图像编码方法，保持较低的计算要求和存储要求的同时仍保持较高的编码性能。融合事件可采用多视图的方法减少数据信息，簇头节点可接受多个的数据信息。密集部署的中相机节点的可能重叠，簇头节点通过整合多个的数据信息来减少数据量。在幅图像中找到组点，在另外幅图像中找到组与之对应的点。多视角压缩方法的应用是个非常新的发展。无线多媒。

6、多视角多聚焦图像融合和多视角图像拼接。多视角多聚焦图像融合主要针对于采集角度相同内容不同的多幅图像，通过多幅图像的融合处理，最后的融合图像包含的内容更加丰富清晰度也更高，相关内容在第四章中研究。多视角图像拼接，针对于采集角度不同内容不同的多幅图像，通过多视角图像拼接处理，可得到更广视角范围的拼接图像，相关内容在第五章中研究。图像融合技术图像融合技术是指观察条件相机位置传感器类型或采集时间上有所不同时，在像素级特征级或决策级上对多个传感器节点所采集的含有互补性和冗余性的图像信息进行融合的种技术。像素级融合像素级图像融合是指直接对多幅初始图像的像素数据进行取舍关联等操作，然后提取待融合图像的特征信息和图像融合的属性信息。通常情况下，首先对待融合的多幅图像进行图像增强去噪等预处理最后进行图像的像。

7、来减少单个中的图像信息。当重新检测重要事件时，使用事件检测技术，只传输网络中帧减少的图像信息。传感器网络只能丢弃不重要的图像帧。压缩技术通过对传输图像的帧进行压缩来减少图像信息。事件压缩方法通过图像和视频压缩算法来消除数据中的冗余信息。压缩算法的压缩标准有，和，还有分布式视频编码和压缩传感信息的新技术。单视图方法是减少单个传感器网络中的图像信息，多视图方法通过整合不同传感器网络的数据来减少图像信息。多视图方法中，不同传感器网络中相机节点的相互重叠。检测事件在监测场景中监测到重要事件时，事件检测方法只传输图像帧来减少网络中的数据。例如，监测应用程序使用面部检测器决定发送哪幅图像至基站节点。然而，脸部检测器需要较低的计算复杂度以满足传感器网络中的能耗要求。方面，在传感器网络中使用事件检测器需要。

8、感器所采集的图像信息之间存在定的差异，或者监测同场景的多个同构传感器由于所处位置不同导致采集的图像之间也存在定的差异，因此通过图像融合保留图像之间的互补信息消除冗余信息。本文的研究内容就是基于多源数据融合展开的。多源图像融合的结构多源图像融合的结构包括集中式结构无反馈的分层结构有反馈的分层结构和全分布结构四种。集中式结构，即多个相机传感器将全部数据传送至个融合节点进行融合，再将融合结果反馈给各个用户。分层式结构，将所有融合节点分层，高层节点只能融合低层节点发送的数据分层式结构可以分为无反馈的分层结构和有反馈的分层式结构。全分布式结构，相机传感器可以将采集的图像传输至任何个汇聚节点。万方数据单位代码密级公开硕士学位论文论文题目基于相关性的无线多媒体传感网图像融合算法研究孟月茹孙力娟教授计算机。

9、更大的计算量。另方面，当图像帧被丢弃时，可节省网络中的传输能耗。事件检测器的另个优点是将它看作是多媒体信息预处理的早期阶段。面部识别处理过程中，至少需要经过两个阶段。第个阶段，在图像中定位人脸的位置，第二个阶段是通过对比数据库中存储的人脸特征，进行人脸识别。事件检测器执行人脸识别的任务，通过处理，可减少网络中大量的图像信息通过与中央计算机通信，进行人脸定位的任务。压缩事件目前，存在很多的图像压缩技术。识别算法非常适合在中实现。识别算法的个重要特点是计算复杂度较低和内存需求较低，同时又可以实现较高的编码性能。通常，根据第二代图像编码方法，经过两个步骤完成编码方法的分类。第步，将图像数据转换成信息序列。第二步，给信息序列分配码字。第代图像编码方法的关键所在是第二步，而第二代图像编码方法关键所在。

10、减小，更有利于实时性的处理，但融合效果受特征提取的影响很大。决策级融合决策级融合的第步提取多幅初始图像的特征信息第二步对同目标物体建立初步的判决和结论最后步融合这些决策，生成整个系统的最终决策。决策级融合是位于像素级和特征级之上的最高层次的图像融合。多源图像融合技术多源图像融合的概念多源图像融合是指对多个初始图像进行综合处理的种新的技术。多源图像融合是对多个相机传感器采集的图像进行多层次多方面多级别的综合处理。多个相机传感器相互协作采集的图像比单相机传感器采集的图像更加丰富和精确。综合两个或多个初始图像信息的过程叫做图像融合。图像融合的目的是为了得到监测场景更为准确全面可靠的描述信息而对多幅初始图像的信息进行提取与综合，以便于对监测场景进步的分析理解。通常情况下，监测同场景的多个异构相机传。

11、应用技术计算机在通信中的应用工学硕士二零四年三月学号姓名导师学科专业研究方向申请学位类别论文提交日期万方数据万方数据南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担切相关的法律责任。南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档允许论文被查阅和借阅可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行。

12、素级融合。像素级融合是图像融合的最低层次上。像素级融合的优点提供的细节信息是其他层级上融合所不能具有的。像素级融合的缺点图像配准的要求较高数据通信量较大对计算机的速度和存储量提出了较高的要求，还增加了处理时间。对于实时性要求不高的视觉任务适合进行像素级图像融合，加强了对监测场景的更加深入而全面的认识。万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第三章基于相关性的多源图像融合特征级融合特征级融合通过提取每幅初始图像的特征，形成特征向量，然后融合各幅图像的特征向量，从而得到融合后的特征向量。特征级图像融合是位于中间级别的图像融合，介于像素级和决策级之间。由于特征级融合是针对特征集进行融合的，因此融合效果很容易受特征提取的影响。特征级融合不仅实现了高效的信息压缩，还保留了大量的重要信息，致使计算量大大。

参考资料：

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