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基于改进SPIHT的传感网络低复杂度图像压缩算法

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为有效降低传感网络图像压缩算法的计算复杂度,提高偏远区域无线传感网络的监测与传输性能,提出一种改进低复杂度多级树集合分裂(Set Partitioning in Hierarchical Trees,SPIHT)的传感网络图像压缩算法.该算法在图像小波分解过程中,利用提出的两种池化决策裁剪和优化高频系数,解决了 SPIHT在重要性系数选择方面计算复杂度高的问题.通过实验对比分析,对于同类型和不同类型特征的图像,在保证重构图像清晰度的条件下,提出算法在编码、解码时间上分别比SPIHT算法平均减少38.47％和44.11％,有效降低了计算复杂度,提升了传感网络监测与传输能效.
Low complexity image compression algorithm for sensor networks based on improved SPIHT

叶辰、包学才、姚家伟

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南昌工程学院信息工程学院,江西南昌330099

南昌工程学院江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室,江西南昌330099

无线传感网络 传输 低复杂度 裁剪 池化

国家自然科学基金国家自然科学基金江西省自然科学基金

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2022

南昌工程学院学报
南昌工程学院

南昌工程学院学报

影响因子：0.272
ISSN：1006-4869
年,卷(期)：2022.41(1)
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