多媒体传感器网络中的信息压缩技术研究

多媒体传感器网络[1]是一组具有计算、存储和通信能力的多媒体传感器节点组成的分布式感知网络。作为传统传感器网络的高级形式，多媒体传感器网络借助于节点上多媒体传感器感知其所在周边环境中的音频、视频和图像以及其它文本数据，通过多跳中继的方式将数据传送到汇聚节点并进一步分析、处理，最终通过基础网络传送给远端用户，从而实现场景的有效监测等。

与传统网络相比，多媒体传感器网络的主要特征包括[1,2,3]:电池能量有限、通信能力有限、信息类型多样、计算和存储能力有限、以数据和应用为中心等。国内外科研人员高度重视多媒体传感器网络的研究，且在相关技术领域取得了一定进展，但仍然存在大量问题亟待解决。本文分析讨论了多媒体传感器网络中的信息压缩技术，归纳总结了多媒体传感器网络中的音、视频信息以及图像信息的压缩处理方法;在此基础上，给出了多媒体传感器网络中信息压缩处理的整体框架。

1 多媒体传感器网络中的信息压缩技术及整体框架

多媒体传感器网络主要用于场景监测，和传统的传感器网络最大的不同在于引入了音、视频及图像等多媒体信息，从而使场景的监测数据更为丰富际。然而多媒体信息处理的一个重要问题就是数据量巨大，面对多媒体信息的传输、存储、处理和交换等问题以及多媒体传感器网络中节点电源能量、通信能力、计算和存储能力受限的情况，对采集的信息数据进行压缩处理是必需的，下面分别讨论。

1.1 音频信息的压缩处理

现有的语音压缩编码方法归纳起来大致分为三类：波形编码、参数编码和混合编码，具体的压缩标准有：G.7 1 1、G.7 2 6、G.723.1、G.729以及G.729A等等。文献[4]针对多媒体传感器网络中的语音传输，设计了一种在G.726基础上改进的ADPCM编码算法，其主要包括：语音信号输入、计算差分信号、自适应量化、自适应逆量化器、比例因子调整、预测参数调整及重构信号计算几个部分。另外一种思想是在多媒体传感器网络中采用MPEG-4 ALS的编解码技术来实现音频信息的压缩。

1.2 视频信息的压缩处理

已有视频压缩一般采用H.26X等压缩标准[5]。视频信息是多媒体传感器网络中数据量最大的信息，由于节点能量和处理能力的限制，传统针对视频的H.26X和MPEG方法不再适用。分布式编码作为一种全新的视频压缩框架，为解决在多媒体传感器网络视频信息的压缩处理提供了切实可行的解决方案。在多媒体传感器网络中，基于分布式编解码的视频压缩采用对多个具有相关性的信源使用相互独立的编码器进行编码，而在解码时进行联合解码。其最早是分别由Slepian和Wolf在信息编码理论上提出来，其主要包括编码中的变换、量化、二进制化、基于纠错码编码器的编码以及边信息生成和解码等关键步骤。由于分布式视频编码只在解码端使用所有信源的信息，因此编码端的复杂度大大降低，从而可以解决多媒体传感器网络中节点能力受限的问题，同时信道编码思想的采用使得该编码方式从本质上还具有了抗传输错误的能力。在多媒体传感器网络中中基于分布式编解码的视频压缩机制得到了国内外学者们的广泛认可。

1.3 图像信息的压缩处理

现有静态图像编码方式主要包括：JPEG、JPEG2000等，而多媒体传感器网络节点处理能力有限，基于视频压缩处理中的分布式编码的基本思想，传感器网络中图像压缩一般基于分布式图像编码方法。即，通过将图像压缩传输任务分配到每个节点，每个节点运行小波变换进行压缩，再逐层递交，最终实现图像的高效传输。簇头节点将所采集到的图像分成若干个小尺寸图像块，在每个簇内所有节点按照簇头节点的指令，对子图像块执行相同的变换算法，然后簇头负责将本簇内处理结果传递给下一簇头节点，每个簇内节点只对传递过来图像数据的低频系数分块进行下一级频域变换。这样，图像压缩处理的任务分布在信息传输的各个节点上，从而实现图像压缩的分布式处理，降低节点间的通信能耗。

综上，我们可以得到多媒体传感器网络中信息压缩整体框架，如图1所示。

2 展望

作为一种以数据和应用为中心的多媒体传感器网络，信息压缩是数据处理的重要组成部分，现有的多媒体信息压缩算法不能直接使用。目前，传感器网络的信息压缩相关理论研究仍处于起步阶段，相应压缩处理是多媒体传感器网络领域一个重要的问题。

摘要：对多媒体传感器网络中的信息压缩技术进行了研究和讨论, 归纳总结了传感器网络中音、视频信息及图像信息的典型压缩处理方法, 并给出了传感器网络中信息压缩处理的整体框架。

关键词：多媒体传感器,网络,信息压缩

参考文献

[1] 马华东, 陶丹.多媒体传感器网络及其研究进展[J].软件学报, 2006, 17 (9) :2013～2028.

[2] 孙利民, 李建中, 陈渝, 朱红松.无线传感器网络[M].北京:清华大学出版社, 2005.

[3] 李建中, 李金宝, 石胜飞.传感器网络及其数据价理的概念、问题与进展[J].软件学报2003, 14 (10) :1717～1727.

[4] 刘翔.支持语音传输的无线传感器网络技术研究[D].武汉理工大学硕士论文, 2008.

[5] Feng W, Code B, et al.Panoptes:A scal-able architecture for video sensor net-working applications.In:Rowe L, Vin H, eds.Proc.of the ACM Int'1Conf.on Multimedia 2003.New York:ACM Press, 2003:151～167.