基于壓縮感知的嵌入式圖像采集節(jié)點的設計與實現(xiàn).pdf

1、隨著物聯(lián)網(wǎng)和智慧地球概念的提出，無線傳感器網(wǎng)絡(WirelessSensorNetwork，WSN)的研究和應用得到了前所未有的發(fā)展。WSN是由大量傳感器節(jié)點組成，傳感器節(jié)點部署在一定的環(huán)境中通過一定的方式建立起無線網(wǎng)過，完成對環(huán)境等特定信息的采集和傳輸?shù)葐栴}。傳感器節(jié)點通常攜帶單片機作為微處理器，由此帶來的問題就是復雜的計算處理以及對數(shù)據(jù)的存儲問題。
　　 近幾年提出的壓縮感知(CompressiveSensing，cs)技術

2、通過降低傳統(tǒng)采樣率的技術來減少WSN中的數(shù)據(jù)量，有效減少冗余數(shù)據(jù)的采集和處理，完成了節(jié)點在傳輸過程中能源有限的問題，成為WSN中研究的關鍵技術。本文通過引入嵌入式技術，借助壓縮感知理論，設計了一種圖像采集節(jié)點。該節(jié)點擺脫了圖像數(shù)據(jù)量大，在WSN中難以廣泛運用的困境。
　　 本文簡要介紹了壓縮感知理論相關的基礎知識、課題研究的背景和意義以及相關研究的國內外現(xiàn)狀等，主要對壓縮感知理論在傳感器網(wǎng)絡的中圖像的應用進行介紹和研究，同時借助

3、嵌入式技術作為開發(fā)手段設計了基于壓縮感知的圖像采集節(jié)點。首先，分析壓縮感知中經(jīng)典的信號稀疏表示方法，選用離散小波變換對圖像信號進行稀疏表示，從而滿足節(jié)點所采集的圖像能夠進行壓縮感知處理。鑒于設計的一般使用性，本文在測量矩陣的設計時，選用了壓縮感知中最常用的高斯隨機矩陣作為測量矩陣;其次，本文在壓縮感知理論研究的基礎上，搭建了軟件和硬件平臺，設計了基于壓縮感知的圖像采集節(jié)點，通過軟件的形式將算法應用到所開發(fā)的節(jié)點中;最后，通過現(xiàn)場測試，觀