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基于壓縮感知的圖像魯棒編碼傳輸

2020-08-26 07:46:55王蘭石熙張霖彭亞飛
電腦知識與技術(shù) 2020年20期

王蘭 石熙 張霖 彭亞飛

摘要:針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)這種資源受限的易丟包網(wǎng)絡(luò)中圖像魯棒傳輸問題,本文提出了基于壓縮感知的圖像魯棒編碼傳輸算法,實現(xiàn)單個操作中同時采樣壓縮并且能夠進行魯棒傳輸。采用小波變換(DWT)對圖像進行稀疏表示,再對稀疏系數(shù)進行塊Hadamard壓縮感知測量,為獲得圖像的高性能重建,在解碼端采用高效的CRSR重建算法。通過實驗仿真表明,密文在傳輸過程中能夠抵抗高丟包率的攻擊,隨著丟包率的上升,本算法獲得的重建性能緩慢下降,在丟包率為0.3時,解碼端仍可以獲得相對穩(wěn)定的重構(gòu)圖像,說明該算法具有抵抗丟包攻擊的魯棒性,能夠滿足圖像魯棒傳輸。

關(guān)鍵詞:壓縮感知;魯棒編碼;丟包攻擊

中圖分類號:TP309 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

文章編號:1009-3044(2020)20-0017-03

Robust Coding Transmission for Image Based on Compressive Sensing

WANG Lan. SHI Xi. ZHANG Lin. PEING Ya-fei

(School of Mathematics and Information Engineering, Chongqing University of Education, Chongqing 400147, China)

Abstract: Image robust transmission in a wireless visual sensor network (WVSN) with limited resources over an unreliable and easyto packet loss wireless channel is challenging. A robust image coding algorithm based on compressed sensing is designed in this pa-per, which achieves simultaneous sampling and compression in a single operation and can perform robust transmission. The imagesare sparsely represented with wavelet transform (DWT) and sampled with block Hadamard pseudo-random measurement matrix.Then the measurements are quantized and packed for transmission to the decoding end. We adopt an efficient GRSR reconstructionalgorithm to attain high-performance image reconstruction at the decoding end. The experimental result shows that ciphertext canresist high packet loss attacks during transmission. The reconstruction performance obtained by this algorithm slowly decreaseswiththe packet loss rate increases. The decoder can still obtain the relatively stable reconstructed image when the packet loss rate is0.3. The result shows that the algorithm is robust against packet loss attacks and can meet the robust transmission of images.

Key words: compressed sensing; robust coding; packet loss attacks

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)包含低成本和低功耗的傳感器節(jié)點,由于信道能量和帶寬資源有限,傳輸?shù)膱D像數(shù)據(jù)需要被壓縮。由于傳感器節(jié)點具有低功耗特點,無法持續(xù)在圖像壓縮和圖像傳輸中進行復(fù)雜計算,所以需要在圖像編碼和傳輸算法中找到傳感器節(jié)點的計算復(fù)雜度和壓縮性能之間的平衡點。傳統(tǒng)的HEVC靜態(tài)圖像壓縮和JPEG2000壓縮方法的良好壓縮性是以高復(fù)雜計算為代價,所以并不適合無線傳感器網(wǎng)絡(luò)。同時,圖像編碼和傳輸方案應(yīng)該考慮無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的分組丟失問題,若重要的分組丟失,那么解碼器就不能正確地解碼出原圖像。

壓縮感知理論( Compressed Sensing,cs)表明可以從欠采樣測量重建可壓縮信號,所以CS可應(yīng)用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的友好的圖像壓縮。……

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